Python sklearn One-Hot编码原理与实战详解

One-Hot编码的核心作用在于处理离散特征。

通过One-Hot编码，离散特征的各个取值被扩展映射到欧式空间中，使得每个具体的取值对应于欧式空间中的一个特定坐标点。

将离散特征经One-Hot编码映射至欧式空间的主要原因在于，在回归、分类及聚类等主流机器学习算法中，特征间的距离计算或相似度评估至关重要。常用的距离度量（如余弦相似度）均基于欧式空间进行计算，因此这种映射有助于提升算法效果。

以下通过sklearn库的一个具体示例来演示One-Hot编码的应用。

from sklearn import preprocessing

enc = preprocessing.OneHotEncoder()

enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2, 1], [1, 0, 2]])
print(enc.n_values_)//每个特征对应的最大位数

print(enc.transform([[0,1,3]]).toarray())

print(enc.transform([[0,1,1]]).toarray())

在上述代码中，enc.fit()方法接收并处理了一个4行3列的矩阵数据。

首先，矩阵的每一列代表一个样本的特征序列，这意味着每个样本包含三个不同的特征维度。

其次，矩阵共有4行，表明输入数据中包含了4个独立的样本。

通过观察矩阵中每一列的具体数值，可以确定各特征的取值范围：第一个特征包含两个取值（0和1）；第二个特征包含三个取值（0、1和2）；第三个特征包含四个取值（0、1、2和3）。

基于上述取值范围，可以推断出各特征One-Hot编码后的向量长度：第一个特征的编码为两位的二进制串（01串）；第二个特征的编码为三位的二进制串；第三个特征的编码则为四位的二进制串。

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