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30 de maio de 2022 at 11:23
#35013
Olá Micael,
Para prever mais de uma categoria, além de ajustar o parâmetro NB_CLASSES, você precisa transformar seus rótulos usando o LabelEncoder do Sklearn:
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder encoder = LabelEncoder() data_labels = encoder.fit_transform(data_labels.reshape(-1, 1))
Aliás, dá pra fazer isto também com duas categorias, ao invés de fazer a transformação manualmente como o professor fez.
O interessante de usar este método é que dá pra recuperar os rótulos originais no final, usando o método inverse_transform do encoder:
def get_prediction(sentence):
tokens = encode_sentence(sentence)
inputs = tf.expand_dims(tokens, 0)
output = Dcnn(inputs, training=False).numpy()
output = np.argmax(output, -1)
category = encoder.inverse_transform(output)
return category
