tf.feature_column.indicator_column

Представляет многометочное представление заданного категориального столбца. (устарела)

tf.feature_column.indicator_column(
    categorical_column
)

Используется в блокнотах

• Для модели DNN indicator_column можно использовать для обёртывания любого categorical_column_* (например, для передачи в DNN). Если число корзин/уникальных значений велико, рассмотрите возможность использования embedding_column.

• Для широкой (то есть линейной) модели indicator_column является внутренним представлением категориального столбца, когда категориальный столбец передаётся напрямую (как любой элемент feature_columns) в linear_model. Подробности см. в linear_model.

name = indicator_column(categorical_column_with_vocabulary_list(
    'name', ['bob', 'george', 'wanda']))
columns = [name, ...]
features = tf.io.parse_example(..., features=make_parse_example_spec(columns))
dense_tensor = input_layer(features, columns)

dense_tensor == [[1, 0, 0]]  # If "name" bytes_list is ["bob"]
dense_tensor == [[1, 0, 1]]  # If "name" bytes_list is ["bob", "wanda"]
dense_tensor == [[2, 0, 0]]  # If "name" bytes_list is ["bob", "bob"]