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ワンホットエンコーディング

カテゴリを、1つだけ 1 を持つベクトルに変換します。分類器や埋め込みの入力形式です。

このチャレンジで学べること

  • カテゴリをベクトルの位置に対応付ける
  • 各ラベルの one-hot 行を作る
  • カテゴリデータをモデル用に準備する

問題

原文(英語)を表示

モデルが必要とするのは単語ではなく数値です。ワンホットエンコーディングは、各カテゴリをカテゴリごとに1つの位置を持つベクトルに変換します。そのカテゴリの位置が 1、それ以外はすべて 0 です。

カテゴリをアルファベット順に並べ、各ラベルについてワンホットベクトルを出力してください。

one_hot(labels) を実装してください。

入力

labels: カテゴリ名のリスト。

出力

ラベルごとに1行、異なるカテゴリごとに1列(アルファベット順)の行列を返してください。

制約

1 ≤ 長さ ≤ 1,000

各ラベルは 1 〜 20 文字

例

例 1
入力:
labels = ["red", "green", "blue", "green"]

期待される出力:
expected = [
    [0, 0, 1],
    [0, 1, 0],
    [1, 0, 0],
    [0, 1, 0]
]
入力:
std::vector<std::string> labels = {"red", "green", "blue", "green"};

期待される出力:
std::vector<std::vector<long long>> expected = {
    {0, 0, 1},
    {0, 1, 0},
    {1, 0, 0},
    {0, 1, 0}
};
入力:
string[] labels = new string[] {"red", "green", "blue", "green"};

期待される出力:
long[][] expected = new long[][] {
    new long[] {0, 0, 1},
    new long[] {0, 1, 0},
    new long[] {1, 0, 0},
    new long[] {0, 1, 0}
};

解説

アルファベット順のカテゴリは blue、green、red です。よって red → [0, 0, 1]、green → [0, 1, 0]、blue → [1, 0, 0] です。

例 2
入力:
labels = ["yes"]

期待される出力:
expected = [
    [1]
]
入力:
std::vector<std::string> labels = {"yes"};

期待される出力:
std::vector<std::vector<long long>> expected = {
    {1}
};
入力:
string[] labels = new string[] {"yes"};

期待される出力:
long[][] expected = new long[][] {
    new long[] {1}
};

解説

カテゴリが1つだけなので、すべてのベクトルは [1] です。

参考資料

この課題はCodeUtility用に調整されています。上記の説明と制約に従ってください。

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