一、背景

在机器学习算法中，我们经常会遇到分类特征，例如：人的性别有男女，祖国有中国，美国，法国等。这些特征值并不是连续的，而是离散的，无序的。通常我们需要对其进行特征数字化。那什么是特征数字化呢？例子如下：

性别特征：[“男”，”女”] =>[0,1]

祖国特征：[“中国”，”美国，”法国”] =>[0,1,2]

运动特征：[“足球”，”篮球”，”羽毛球”，”乒乓球”] =>[0,1,2,3]

假如某个样本，它的特征是这样的[“男”,”中国”,”乒乓球”]，我们可以用 [0,0,3] 来表示，但是这样的特征处理并不能直接放入机器学习算法中，因为类别之间是无序的。

二、定义

独热编码是指将离散型的特征数据映射到一个高维空间中，每个可能的取值都对应于高维空间的一个点，在这些点上取值为1，其余均为0，因此独热编码也被称为“一位有效编码”或“One-of-K encoding”。

回到一开始的例子，性别特征：[“男”,”女”]，按照N位状态寄存器来对N个状态进行编码的原理：

性别特征：[“男”，”女”]（这里N=2 二维数据）
男 => 10
女 => 01

地区特征：[“北京”，”上海，”深圳”]（这里N=3，三维数据）：
北京 => 100
上海 => 010
深圳 => 001

工作特征：[“演员”，”厨师”，”公务员”，”工程师”，”律师”]（这里N=5，五维数据）：
演员 => 10000
老师 => 01000
公务员 => 00100
工程师 => 00010
消防员 => 00001

三、优缺点

独热编码的优点有以下几个：

  • 能够处理非数值属性。比如血型、性别等
  • 一定程度上扩充了特征。
  • 编码后的向量是稀疏向量，只有一位是 1，其他都是 0，可以利用向量的稀疏来节省存储空间。
  • 能够处理缺失值。当所有位都是 0，表示发生了缺失。此时可以采用处理缺失值提到的高维映射方法，用第 N+1 位来表示缺失值。

当然，独热编码也存在一些缺点：

高维度特征会带来以下几个方面问题：

  • KNN 算法中，高维空间下两点之间的距离很难得到有效的衡量；
  • 逻辑回归模型中，参数的数量会随着维度的增高而增加，导致模型复杂，出现过拟合问题；
  • 通常只有部分维度是对分类、预测有帮助，需要借助特征选择来降低维度。

四、代码

from sklearn import preprocessingenc = preprocessing.OneHotEncoder()enc.fit([[0,0,3],[1,1,0],[0,2,1],[1,0,2]])#这里一共有4个数据，3种特征array = enc.transform([[0,1,3]]).toarray()#这里使用一个新的数据来测试print array # [[ 100100001]]

参考：

独热编码（One-Hot Encoding）-CSDN博客

机器学习：数据预处理之独热编码（One-Hot）详解-CSDN博客