在Keras中,to_categorical函数用于将整数标签转换为分类矩阵。numClasses参数指定了分类矩阵的列数,即类别的数量。
具体来说,to_categorical函数将一个包含整数标签的一维数组转换为一个二维矩阵,矩阵的行数与原数组的长度相同,列数等于numClasses。矩阵的每一行表示一个样本,每一列表示一个类别,如果样本的标签对应的类别为该列的索引,则该位置为1,否则为0。
to_categorical函数的作用是将标签转换为适用于神经网络训练的格式,常用于多分类问题中。通过将标签转换为分类矩阵,可以更好地表示类别之间的关系,提高模型的训练效果。
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