Cloud MLを使用して機能をワンホットエンコードするにはどうすればよいですか？

Question

Cloud MLを使用して機能をワンホットエンコードするにはどうすればよいですか？ TensorFlowモデルでこれを行う必要がありますか、それともCloud ML SDK自体で行うことはできますか？前処理（CsvFeatures）において

Answer 1

、使用：

features.categorical（「passenger_count」）

またにおいてもまれに発生するワンホットエンコード値を避けるために、周波数閾値に渡すことができデータ。

Answer 2

あなたが望む表現の種類を選択するには、k（または1つの暑い）か疎かを選択する必要があります。

features.categorical('passenger_count').one_of_k() 

サイドノートでは、あなたはまた、数値の列に興味がある、とバケット経由または離散（カウント機能の種類にしばしば有用）ログを適用する機能があります。