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tf.feature_column.indicator_column

TensorFlow 1 versión Ver código fuente en GitHub

Representa la representación multi-caliente de la columna categórica dada.

Se utiliza en los cuadernos

Se utiliza en los tutoriales
  • Para el modelo DNN, indicator_column puede ser utilizado para envolver cualquier categorical_column_* (por ejemplo, para alimentar a DNN). Consideramos a la utilización embedding_column si el número de cubos / únicos (valores) son grandes.

  • Para el modelo ancha (también conocido como lineal), indicator_column es la representación interna de la columna categórica cuando se pasa de columna categórica directamente (como cualquier elemento en feature_columns) para linear_model . Ver linear_model para más detalles.

 name = indicator_column(categorical_column_with_vocabulary_list(
    'name', ['bob', 'george', 'wanda']))
columns = [name, ...]
features = tf.io.parse_example(..., features=make_parse_example_spec(columns))
dense_tensor = input_layer(features, columns)

dense_tensor == [[1, 0, 0]]  # If "name" bytes_list is ["bob"]
dense_tensor == [[1, 0, 1]]  # If "name" bytes_list is ["bob", "wanda"]
dense_tensor == [[2, 0, 0]]  # If "name" bytes_list is ["bob", "bob"]
 

categorical_column Un CategoricalColumn que se crea por categorical_column_with_* o crossed_column funciones.

Un IndicatorColumn .

ValueError Si categorical_column no es el tipo CategoricalColumn.