独热编码OneHotEncoder简介

在分类和聚类运算中我们经常计算两个个体之间的距离，对于连续的数字（Numric）这一点不成问题，但是对于名词性（Norminal）的类别，计算距离很难。即使将类别与数字对应，例如{‘A’，‘B’，‘C’}与[0,1,2]对应，我们也不能认为A与B，B与C距离为1，而A与C距离为2。独热编码正是为了处理这种距离的度量，该方法认为每个类别之间的距离是一样的。该方法将类别与向量对应，例如{‘A’，‘B’，‘C’}分别与[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1]对应，注意现在各个类别之间的欧式距离是相同的。

现在我们说明OneHotEncoder函数的使用

 data=np.array([[1,0,3.25],

                [0,0,5.2],

                [2,1,3.6]])

 enc=OneHotEncoder(categorical_features=np.array([0,1]),n_values=[3,2])

 enc.fit(data)

 data=enc.transform(data).toarray()

 print(data)

运行结果为

[[ 0.    1.    0.    1.    0.    3.25]

 [ 1.    0.    0.    1.    0.    5.2 ]

 [ 0.    0.    1.    0.    1.    3.6 ]]

　　categorical_features是需要独热编码的列索引，n_values是对应categorical_features中各列下类别的数目，也就是原来的列拓展出新的列数。注意这里两个值可以不指定，直接使用fit_transform函数也可以，程序将统计各列中类别的多少。但是只对整数有效，对浮点数会转换为整数之后再统计，也就是对于3.5和3.6默认都是3，也就是同一类。如果指定了这两个参数，就要对未转换的数据提出要求，各列必须是以{0,1,2,3,4......}来编码，而不能以{1,10,100,200.........}这种随意的方式来编码。否则会出现数组越界的错误

巴特西

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