リストをone-hot encodingしたい

リストをone-hot encodingしたいです。
今、

[0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4]

というリストがあります。これをone-hot encodingしたいです。

[[1,0,0,0]
[1,0,0,0]
[0,1,0,0]
[0,1,0,0]
・
・
・
[0,0,0,1]]

のような形にしたいです。

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

train_labels = OneHotEncoder().fit_transform(train_labels).toarray()

のようにコードを書いて実行したところ、
Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.
とエラーが出ました。
どのように修正したらいいのでしょうか？

行動規範の内容に同意します

回答2件

numpy配列にしてから、エラーメッセージの通り取り扱えば良いです。

もしくは、LabelBinarizerを使うと一発でできます。

python
1>>> from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
2>>> lst = [0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4]
3>>> LabelBinarizer().fit_transform(lst)
4array([[1, 0, 0, 0, 0],
5       [1, 0, 0, 0, 0],
6       [0, 1, 0, 0, 0],
7       [0, 1, 0, 0, 0],
8       [0, 0, 1, 0, 0],
9       [0, 0, 1, 0, 0],
10       [0, 0, 0, 1, 0],
11       [0, 0, 0, 1, 0],
12       [0, 0, 0, 0, 1],
13       [0, 0, 0, 0, 1]])
14
15

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.LabelBinarizer.html#sklearn.preprocessing.LabelBinarizer

投稿2018/12/13 02:00

編集2018/12/13 02:00

hayataka2049

総合スコア30933

ベストアンサー

エラーメッセージに従い.reshape(-1, 1)すればよいです。

Python
1import numpy as np
2from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
3
4train_labels = np.array([0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4])
5train_labels = train_labels.reshape(-1, 1)
6train_labels = OneHotEncoder().fit_transform(train_labels).toarray()
7print(train_labels)
8"""
9[[1. 0. 0. 0. 0.]
10 [1. 0. 0. 0. 0.]
11 [0. 1. 0. 0. 0.]
12 [0. 1. 0. 0. 0.]
13 [0. 0. 1. 0. 0.]
14 [0. 0. 1. 0. 0.]
15 [0. 0. 0. 1. 0.]
16 [0. 0. 0. 1. 0.]
17 [0. 0. 0. 0. 1.]
18 [0. 0. 0. 0. 1.]]
19"""