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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"]

祖国特征：["中国"，"美国，"法国"]

运动特征：["足球"，"篮球"，"羽毛球"，"乒乓球"]

假如某个样本（某个人），他的特征是这样的["男","中国","乒乓球"]，我们可以用 [0,0,4] 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（运动数据就是任意排序的）。

什么是独热编码（One-Hot）？

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One-Hot编码，又称为一位有效编码，主要是采用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，并且在任意时候只有一位有效。

One-Hot编码是分类变量作为二进制向量的表示。这首先要求将分类值映射到整数值。然后，每个整数值被表示为二进制向量，除了整数的索引之外，它都是零值，它被标记为1。

One-Hot实际案例

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就拿上面的例子来说吧，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，咱们处理后应该是这样的（这里只有两个特征，所以N=2）：

男  =>  10

女  =>  01

祖国特征：["中国"，"美国，"法国"]（这里N=3）：

中国  =>  100

美国  =>  010

法国  =>  001

运动特征：["足球"，"篮球"，"羽毛球"，"乒乓球"]（这里N=4）：

足球  =>  1000

篮球  =>  0100

羽毛球  =>  0010

乒乓球  =>  0001

所以，当一个样本为["男","中国","乒乓球"]的时候，完整的特征数字化的结果为：

[1，0，1，0，0，0，0，0，1]

下图可能会更好理解：

One-Hot在python中的使用

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1

2

3

4

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7

8

from sklearn import preprocessing  

enc = 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   # [[ 1  0  0  1  0  0  0  0  1]]

结果为 1 0 0 1 0 0 0 0 1

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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。

而我们使用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。

将离散型特征使用one-hot编码，确实会让特征之间的距离计算更加合理。

比如，有一个离散型特征，代表工作类型，该离散型特征，共有三个取值，不使用one-hot编码，其表示分别是x_1 = (1), x_2 = (2), x_3 = (3)。两个工作之间的距离是，(x_1, x_2) = 1, d(x_2, x_3) = 1, d(x_1, x_3) = 2。那么x_1和x_3工作之间就越不相似吗？显然这样的表示，计算出来的特征的距离是不合理。那如果使用one-hot编码，则得到x_1 = (1, 0, 0), x_2 = (0, 1, 0), x_3 = (0, 0, 1)，那么两个工作之间的距离就都是sqrt(2).即每两个工作之间的距离是一样的，显得更合理。

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将离散型特征进行one-hot编码的作用，是为了让距离计算更合理，但如果特征是离散的，并且不用one-hot编码就可以很合理的计算出距离，那么就没必要进行one-hot编码。

比如，该离散特征共有1000个取值，我们分成两组，分别是400和600,两个小组之间的距离有合适的定义，组内的距离也有合适的定义，那就没必要用one-hot 编码。

离散特征进行one-hot编码后，编码后的特征，其实每一维度的特征都可以看做是连续的特征。就可以跟对连续型特征的归一化方法一样，对每一维特征进行归一化。比如归一化到[-1,1]或归一化到均值为0,方差为1。

假如有三种颜色特征：红、黄、蓝。 在利用机器学习的算法时一般需要进行向量化或者数字化。那么你可能想令 红=1，黄=2，蓝=3. 那么这样其实实现了标签编码，即给不同类别以标签。然而这意味着机器可能会学习到“红> le = preprocessing.LabelEncoder() >>> le.fit(["paris", "paris", "tokyo", "amsterdam"]) LabelEncoder() >>> list(le.classes_) ['amsterdam', 'paris', 'tokyo'] # 三个类别分别为0 1 2 >>> le.transform(["tokyo", "tokyo", "paris"]) array([2, 2, 1]...) >>> list(le.inverse_transform([2, 2, 1])) # 逆过程 ['tokyo', 'tokyo', 'paris']

限制：上文颜色的例子已经提到标签编码了。Label encoding在某些情况下很有用，但是场景限制很多。再举一例：比如有[dog,cat,dog,mouse,cat]，我们把其转换为[1,2,1,3,2]。这里就产生了一个奇怪的现象：dog和mouse的平均值是cat。所以目前还没有发现标签编码的广泛使用。

附：基本的机器学习过程

我们使用sklearn进行虚线框内的工作（sklearn也可以进行文本特征提取）。通过分析sklearn源码，我们可以看到除训练，预测和评估以外，处理其他工作的类都实现了3个方法：fit、transform和fit_transform。从命名中可以看到，fit_transform方法是先调用fit然后调用transform，我们只需要关注fit方法和transform方法即可。

transform方法主要用来对特征进行转换。从可利用信息的角度来说，转换分为无信息转换和有信息转换。无信息转换是指不利用任何其他信息进行转换，比如指数、对数函数转换等。有信息转换从是否利用目标值向量又可分为无监督转换和有监督转换。无监督转换指只利用特征的统计信息的转换，统计信息包括均值、标准差、边界等等，比如标准化、PCA法降维等。有监督转换指既利用了特征信息又利用了目标值信息的转换，比如通过模型选择特征、LDA法降维等。通过总结常用的转换类，我们得到下表：

不难看到，只有有信息的转换类的fit方法才实际有用，显然fit方法的主要工作是获取特征信息和目标值信息，在这点上，fit方法和模型训练时的fit方法就能够联系在一起了：都是通过分析特征和目标值，提取有价值的信息，对于转换类来说是某些统计量，对于模型来说可能是特征的权值系数等。另外，只有有监督的转换类的fit和transform方法才需要特征和目标值两个参数。fit方法无用不代表其没实现，而是除合法性校验以外，其并没有对特征和目标值进行任何处理，Normalizer的fit方法实现如下：

==============使用示例： ==================

在拿到的数据里，经常有分类型变量的存在，如下： 球鞋品牌：Nike、adidas、 Vans、PUMA、CONVERSE 性别：男、女 颜色：红、黄、蓝、绿 However,sklearn大佬不能直接分析这类变量呀。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算法关键部分，而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。于是，我们要对这些分类变量进行哑变量处理，又或者叫虚拟变量。缺点： 当类别的数量很多时，特征空间会变得非常大。在这种情况下，一般可以用PCA来减少维度。而且one hot encoding+PCA这种组合在实际中也非常有用。有些基于树的算法在处理变量时，并不是基于向量空间度量，数值只是个类别符号，即没有偏序关系，所以不用进行独热编码。Tree Model不太需要one-hot编码： 对于决策树来说，one-hot的本质是增加树的深度。In summary, 要是one hot encoding的类别数目不太多，可优先考虑。

pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False, dtype=None) 官网文档：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.get_dummies.html

输入：array-like, Series, or DataFrame 输出：DataFrame 主要参数说明： data : array-like, Series, or DataFrame prefix : 给输出的列添加前缀，如prefix="A",输出的列会显示类似 prefix_sep : 设置前缀跟分类的分隔符sepration，默认是下划线"_" 一般，我们输入data就够了。如果要专门关注Nan这类东东，可设置dummy_na=True，专门生成一列数据。 见下面的栗子：（简直不要太容易）

sklearn.preprocessing.LabelEncoder() 官方文档：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.LabelEncoder.html

sklearn.preprocessing.OneHotEncoder(n_values=None, categorical_features=None, categories=None, sparse=True, dtype=, handle_unknown=’error’) 官方文档：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.OneHotEncoder.html注意： 输入的应该是表示类别的数字，如果输入文本，会报错的。

看到，OneHotEncoder处理不了字符串。要先用

对因变量y不能用OneHotEncoder，要用LabelBinarizer。

参照：https://blog.csdn.net/u011622631/article/details/81562699