One-Hot 编码,又称一位有效编码,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。

例如:

自然状态码为:000,001,010,011,100,101

独热编码为:000001,000010,000100,001000,010000,100000

可以这样理解,对于每一个特征,如果它有m个可能值,那么经过独热编码后,就变成了m个二元特征。并且,这些特征互斥,每次只有一个激活。因此,数据会变成稀疏的。

这样做的好处主要有:

  1. 解决了分类器不好处理属性数据的问题

  2. 在一定程度上也起到了扩充特征的作用

举例

我们基于Python和Scikit-learn写一个简单的例子:

from sklearn import preprocessing

enc = preprocessing.OneHotEncoder()

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

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

输出结果:

array([[ 1., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 1.]])

results matching ""

    No results matching ""