Redes neurais e atributos multivalorados

[Bonny]

Gostaria de saber como trabalhar dados multivalorados em redes neurais. Por exemplo: Um atributo aroma pode possuir várias definições como doce, floral e fresco. Doce, floral e fresco seriam valores para definir um determinado atributo aroma.

Minha dúvida é: para trabalhar com redes neurais, existe uma forma específica de tratar atributos multivalorados ou simplesmente adiciono todas as definições de aroma como entradas separadas?

• Este tópico foi modificado 3 anos, 2 meses atrás por Bonny.

[Fábio Spak]

Olá Bonny, segue resposta do instrutor Denny:

Em ciência de dados, nós chamamos estes atributos de categóricos. Para estes casos, nós tratamos cada categoria possível como uma entrada separada. Por exemplo, ao invés de aroma com valores doce, floral e fresco, devemos separar este atributo em três: aroma_doce, arome_floral e aroma_fresco. Esta etapa do pré-processamento é chamada de one hot encoding, e uma implementação que usamos bastante para fazer essa transformação de forma automatizada é a da biblioteca Sklearn:

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.OneHotEncoder.html

Fabio

[Bonny]

Olá, obrigada pelo esclarecimento. Já havia visto algumas  aulas sobre o uso do one hot encoding e irei revisar.

[Jones Granatyr]

Qualquer outra dúvida é só avisar!

[Autor]

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