線形モデルのカテゴリ特徴は通常、各可能な値が対応するインデックスまたは ID を持つスパース ベクトルに変換されます。たとえば、可能な目の色が 3 つしかない場合、'eye_color' を長さ 3 のベクトルとして表すことができます。'brown' は [1, 0, 0] になり、'blue' は [0, 1, 0] になり、' green' は [0, 0, 1] になります。これらのベクトルは、可能な値のセットが非常に大きい場合 (すべての英語の単語など)、非常に長く、多くのゼロがあるため、「スパース」と呼ばれます。
[0, 0, 0, 1, 0, 0, 1] は 2 つの 1 があるため、スパース ベクトルではありません。スパース ベクトルには 1 だけが含まれます。
[0, 5, 0, 0, 0, 0] は 5 が含まれているため、スパース ベクトルではありません。スパース ベクトルのみを含む
0 秒と 1 秒。
参照：
https://www.tensorflow.org/tutorials/linear#feature_columns_and_transformations