机器学习之One-Hot Encoding_用onehotencoder函数对训数据集为

很多机器学习任务中，特征并不总是连续值，有可能是分类值。

考虑以下三个特征：

["male", "female"]

["from Europe", "from US", "from Asia"]

["uses Firefox", "uses Chrome", "uses Safari", "uses Internet Explorer"]

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如果将上述特征用数字表示，效率会高很多。例如：

["male", "from US", "uses Internet Explorer"] 表示为[0, 1, 3]

["female", "from Asia", "uses Chrome"]表示为[1, 2, 1]
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但是，转化为数字表示后，上述数据不能直接用在我们的分类器中。因为，分类器往往默认数据数据是连续的，并且是有序的。但按上述表示的数字并不有序的，而是随机分配的。

One-Hot Encoding
解决上述问题的一种方法是采用One-Hot Encoding。

独热编码，又称一位有效编码，其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都有它独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。

例如：

自然状态码为：000,001,010,011,100,101

独热编码为：000001,000010,000100,001000,010000,100000
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可以这样理解，对于每一个特征，如果它有m个可能值，那么经过独热编码后，就变成了m个二元特征。并且，这些特征互斥，每次只有一个激活。因此，数据会变成稀疏的。

这样做的好处主要有：

1.解决了分类器不好处理属性数据的问题

2.在一定程度上也起到了扩充特征的作用

例子1：

>>> from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
>>> enc = OneHotEncoder()

>>> enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2, 1], [1, 0, 2]])  

>>> enc.n_values_
array([2, 3, 4])

>>> enc.feature_indices_
array([0, 2, 5, 9])

>>> enc.transform([[0, 1, 1]]).toarray()
array([[ 1.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.]])

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为 OneHotEncoder 类传递进来的数据集：

[[0, 0, 3], 
[1, 1, 0], 
[0, 2, 1], 
[1, 0, 2]]

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每一列代表一个属性，fit 操作之后：

对象enc的n_values_成员变量，记录着每一个属性的最大取值数目，如本例第一个属性：0, 1, 0, 1 ⇒ 2，0, 1, 2, 0 ⇒ 3，3, 0, 1, 2 ⇒ 4；

即各个属性（feature）在 one hot 编码下占据的位数；

对象 enc 的 feature_indices_，则记录着属性在新 One hot 编码下的索引位置，

feature_indices_ 是对 n_values_ 的累积值，不过 feature_indices 的首位是 0；

进一步通过 fit 好的 one hot encoder 对新来的特征向量进行编码：

>>> enc.transform([[0, 1, 1]]).toarray()
array([[ 1.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.]])

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前 2 位 1, 0，对 0 进行编码
中间 3 位 0, 1, 0 对 1 进行编码；
末尾 4 位 0, 1, 0, 0 对 1 进行编码；

例子2：

encoder = preprocessing.OneHotEncoder()
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)

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输出结果：

Encoded vector = [[ 0. 0. 1. 0. 1. 0. 0. 0. 1. 1. 0.]]
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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]
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]
因此最后可将[2,3,5,3]表示为[0,0,1,0,1,0,0,0,1,1,0]