机器学习之One-Hot Encoding详解-- one-hot编码解释-数据预处理之独热编码（One-Hot Encoding）_将one hot格式转化为0 1格式

什么是one-hot编码？one-hot编码，又称独热编码、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。

假设有如下表格，记录了某网站访问者的三个信息：性别，来自，使用的浏览器：

考虑以下三个特征：

性别：["男","女"]

来自：["北京","上海","广州"]

使用的浏览器：["Firefox"," Chrome","Safari","Internet Explorer"]

如果将上述特征用数字表示。例如：

性别：["男","女"]，我们用"0"表示"男"，用"1"表示"女"，则，["男","女"]可表示为[0,1]。其中，"男"对应0，"女"对应1

同样的：

表来自：["北京","上海","广州"]，我们用"0"表示"北京"，用"1"表示"上海"，用"2"表示"广州"，得到：

["北京","上海","广州"]，表示为：[0,1,2]。其中，北京 对应 0，上海 对应 1，广州 对应 2。

使用的浏览器：["Firefox"," Chrome","Safari","Internet Explorer"]，我们用"0"表示"Firefox"，用"1"表示"Chrome"，用"2"表示"Safari"，用"3"表示"Internet Explorer"，得到：

["Firefox"," Chrome","Safari","Internet Explorer"]，表示为：[0,1,2,3]。其中 Firefox 对应0，Chrome 对应 1，Safari 对应 2，Internet Explorer 对应 3。

那么，如果现在有一个记录：

通过上面设置的对应关系，用数字表示，可表示为：[0,0,1]。

One-Hot Encoding

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。

如上图：假设我们有四个样本（行，一共有四行），每个样本有三个特征（列，一共有三列，分别是：性别、来自、使用的浏览器），转化为数字以后，变为：

其中：特征1表示：性别，特征2表示：来自，特征3表示：使用的浏览器。

每个特征的取值个数（第一列共有2个取值，第二列有3个，第三列有4个），上图中我们已经对每个特征进行了普通的数字编码，那么one-hot编码是怎么计算的呢？我们拿特征3来说明：

特征3：使用的浏览器，有4种取值（状态），分别是 0,1,2,3。我们就用4个状态位来表示这个特征，one-hot编码要保证每个样本中的单个特征只有一位处于状态1（仅该位激活），其他的都是0。

0表示为：1000（四个状态位）

1表示为：0100（四个状态位）

2表示为：0010（四个状态位）

3表示为：0001（四个状态位）

同理，特征2有3种取值（状态），分别是 0,1,2。我们就用3个状态位来表示这个特征，one-hot编码：

0表示为：100（三个状态位）

1表示为：010（三个状态位）

2表示为：001（三个状态位）

特征1，有2种取值（状态），分别是 0,1。我们就用2个状态位来表示这个特征，one-hot编码：

0表示为：10（两个状态位）

1表示为：01（两个状态位）

 

所以我们可以得到上图样本特征的新表示：

对于四个样本我们可以得到它们的特征向量分别为：

样本1-->[1,0,1,0,0,1,0,0,0]====>[特征1+特征2+特征3]==>[10,100,1000]==>[1,0,1,0,0,1,0,0,0]

样本2-->[0,1,0,1,0,0,1,0,0]

样本3-->[0,1,0,0,1,0,0,1,0]

样本4-->[1,0,1,0,0,0,0,0,1]

基于python和Scikit-learn的一个简单例子,求样本5的one-hot编码

普通数字表示：[0,0,1]

输出：array([[1., 0., 1., 0., 0., 0., 1., 0., 0.]])

import numpy
import sklearn
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
data=[
    [0,0,0],
    [1,1,1],
    [1,2,2],
    [0,1,3]
]
encoder = OneHotEncoder()
encoder.fit(data)
ans = encoder.transform([[0, 0, 1]]).toarray() 
ans

另外一个基于python和Scikit-learn的一个简单例子：

import numpy
import sklearn
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
encoder2 = OneHotEncoder()
encoder2.fit([
    [0, 2, 1, 12],
    [1, 3, 5, 3],
    [2, 3, 2, 12],
    [1, 2, 4, 3]
])
encoded_vector = encoder2.transform([[2, 3, 5, 3]]).toarray()
encoded_vector 

输出：

array([[0., 0., 1., 0., 1., 0., 0., 0., 1., 1., 0.]])