一、介绍

在数据处理和特征工程中，经常会遇到类型数据，如性别分为[男，女]（暂不考虑其他。。。。），手机运营商分为[移动，联通，电信]等，我们通常将其转为数值带入模型，如[0,1], [-1,0,1]等，但模型往往默认为连续型数值进行处理，这样其实是违背我们最初设计的，也会影响模型效果。

独热编码便是解决这个问题，其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。

如自然编码为：0，1

独热编码为：10，01           

可以理解为对有m个取值的特征，经过独热编码处理后，转为m个二元特征，每次只有一个激活。

如数字字体识别0~9中，6的独热编码为：

0000001000

二、优点

独热编码的优点为：

1.能够处理非连续型数值特征。
2.在一定程度上也扩充了特征。比如性别本身是一个特征，经过one hot编码以后，就变成了男或女两个特征。

当然，当特征类别较多时，数据经过独热编码可能会变得过于稀疏。

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三、实现

我们可以自己根据实际问题实现独热编码，如0~9数字识别中

# labels 变成one-hot encoding, [2] -> [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

# digit 0 ,  representedas 10

# labels 变成one-hot encoding, [10] -> [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

            labels =np.array([x[0] for x in labels])         

            one_hot_labels= []

            for numin labels:

                        one_hot= [0.0] * 10

                        ifnum == 10:

                                    one_hot[0]= 1.0

                        else:

                                    one_hot[num]= 1.0

                        one_hot_labels.append(one_hot)

在sklearn中也有现有的函数可以直接调用：

import numpy as np

fromsklearn.preprocessing import OneHotEncoder

enc = OneHotEncoder()

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

print"enc.n_values_is:",enc.n_values_

print"enc.feature_indices_is:",enc.feature_indices_

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

代码运行结果

enc.n_values_ is: [234]

enc.feature_indices_ is:[0259]

[[ 1.  0.  0. 1.  0.  0. 1.  0.  0.]]

这里样本有三个维度，第一维有2个取值，第二维有3个取值，第三维有4个取值，也就是enc.n_values_ = [234]， 而enc.feature_indices_为维度取值范围累加，则[0, 1, 1]经过编码为：

[[ 1. 0.  0.  1. 0.  0.  1. 0.  0.]]

奈斯，加油加油