机器学习之One-Hot Encoding详解

看到One-Hot-Encoding发现网上大多数说明都是来自于同一个例子，最后结果感受出的好突兀，所以这里总结一下。

不少机器学习任务中，特征并不老是连续值，有多是分类值。

考虑如下三个特征：

["male", "female"]

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

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

若是将上述特征用数字表示，效率会高不少。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]

可是，转化为数字表示后，上述数据不能直接用在咱们的分类器中。由于，分类器每每默认数据数据是连续的，而且是有序的。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，每一个状态都有它独立的寄存器位，而且在任意时候，其中只有一位有效。

例如：

天然状态码为：000,001,010,011,100,101

独热编码为：000001,000010,000100,001000,010000,100000

能够这样理解，对于每个特征，若是它有m个可能值，那么通过独热编码后，就变成了m个二元特征。而且，这些特征互斥，每次只有一个激活。所以，数据会变成稀疏的。

这样作的好处主要有：

解决了分类器很差处理属性数据的问题

在必定程度上也起到了扩充特征的做用

基于python和Scikit-learn的一个简单例子：

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)

输出结果：

Encoded vector = [[ 0. 0. 1. 0. 1. 0. 0. 0. 1. 1. 0.]]

分析：

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]，所以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]

所以最后可将[2,3,5,3]表示为[0,0,1,0,1,0,0,0,1,1,0]