对python sklearn one-hot编码详解
one-hot编码的作用
使用one-hot编码，将离散特征的取值扩展到了欧式空间，离散特征的某个取值就对应欧式空间的某个点
将离散特征通过one-hot编码映射到欧式空间，是因为，在回归，分类，聚类等机器学习算法中，特征之间距离的计算或相似度的计算是非常重要的，而我们常用的距离或相似度的计算都是在欧式空间的相似度计算，计算余弦相似性，基于的就是欧式空间。
sklearn的一个例子
fromsklearnimportpreprocessing 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())
上面代码enc.fit()里有一个4行3列的矩阵
1、每一列对应于一个样本的特征序列，即一个样本有三个特征
2、4行表明传入了4个样本
3、观察每一列的值可以知道：第一个特征有两个取值0,1；第二个特征有三个取值0,1,2;第三个特征有4个取值0,1,2,3
4、所以第一个特征的one-hot编码是一个两位的01串，第二个特征是一个三位的01串，第三个特征是一个4位的01串
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