癌症数据分类的一个热点编码是什么？

Question

我正在进行一个使用CNN和tensorflow对肺CT数据集进行分类的项目，我知道这个类别的顺序是癌症/非癌症(只有2个类)，在多个Github存储库中，我看到他们做了一个热编码，如下所示：

if label == 1:
    label = np.array([0, 1])
elif label == 0:
    label = np.array([1, 0])

让我困惑的是:1意味着癌症，0意味着没有癌症，正如我所理解的那样：

if label == 1:
    label = np.array([1, 0])
elif label == 0:
    label = np.array([0, 1])

但是为什么他们做了这样的热编码，我不知道我错了，或者还有一件事我不明白，有人能解释一下吗？或者给我一个更好的方法来对我的数据进行编码，但是用代码呢？

Answer 1

这两种方式都同样有效，但你在github回购中看到的方式更为标准。

将整数label $y_i$ (从0转换为K-1)转换为一热向量编码的标准方法是创建长度为K的全零向量，并将$y_i$索引的元素设置为1，即

label_one_hot = np.zeros(k)
label_one_hot[label] = 1