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一、介绍
One-Hot编码，又称为一位有效编码，主要是采用
位状态寄存器来对个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候只有一位有效。
独热编码 是利用0和1表示一些参数，使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码。
例如：参考数字手写体识别中：
如数字字体识别0~9中，6的独热编码为
0000001000
自然状态码为：000,001,010,011,100,101
独热编码为：000001,000010,000100,001000,010000,100000有如下三个特征属性：
性别：[“male”，”female”] ======》[1，0] 表示男，[0，1]表示女
地区：[“Europe”，”US”，”Asia”]
浏览器：[“Firefox”，”Chrome”，”Safari”，”Internet Explorer”]
对于某一个样本，如[“male”，”US”，”Internet Explorer”]，我们需要将这个分类值的特征数字化，最直接的方法，我们可以采用序列化的方式：[0,1,3]。但是这样的特征处理并不能直接放入机器学习算法中。
对于上述的问题，性别的属性是二维的，同理，地区是三维的，浏览器则是思维的，这样，我们可以采用One-Hot编码的方式对上述的样本“[“male”，”US”，”Internet Explorer”]”编码，“male”则对应着[1，0]，同理“US”对应着[0，1，0]，“Internet Explorer”对应着[0,0,0,1]。则完整的特征数字化的结果为：[1,0,0,1,0,0,0,0,1]。这样导致的一个结果就是数据会变得非常的稀疏。
二、优点
独热编码的优点为：
1.能够处理非连续型数值特征。
2.在一定程度上也扩充了特征。比如性别本身是一个特征，经过one hot编码以后，就变成了男或女两个特征。
当然，当特征类别较多时，数据经过独热编码可能会变得过于稀疏。
三、实现
from sklearn import preprocessing
encoder = preprocessing.OneHotEncoder()
# 4个特征：
#第一个特征（即为第一列）为[0,1,2,1],其中三类特征值[0,1,2],因此One-Hot Code可将[0,1,2]表示为:[100,010,001]
#第一个特征有三种值：采用三个编码：[100,010,001]
#同理第二个特征列可将两类特征值[2,3]表示为[10,01]
#第三个特征将4类特征值[1,2,4,5]表示为[1000,0100,0010,0001]
#第四个特征将2类特征值[3,12]表示为[10,01]
encoder.fit([
[0, 2, 1, 12],
[1, 3, 5, 3],
[2, 3, 2, 12],
[1, 2, 4, 3]
])
encoded_vector = encoder.transform([[2, 3, 5, 3]]).toarray()
print("\n Encoded vector =", encoded_vector)
#[[0. 0. 1. 0. 1. 0. 0. 0. 1. 1. 0.]]参考：独热编码（One-Hot Encoding）介绍及实现_天空下的斌的博客-CSDN博客_独热编码
数据处理——One-Hot Encoding_zhiyong_will的博客-CSDN博客
发布者：全栈程序员-用户IM，转载请注明出处：https://javaforall.cn/200862.html原文链接：https://javaforall.cn
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