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one-hot编码

ml admin 2年前 (2017-10-30) 1195次浏览 0个评论 扫描二维码

问题由来

在很多机器学习任务中,特征并不总是连续值,而有可能是分类值。

例如,考虑一下的三个特征:

[“male”, “female”]

[“from Europe”, “from US”, “from Asia”]

[“uses Firefox”, “uses Chrome”, “uses Safari”, “uses Internet Explorer”]

如果将上述特征用数字表示,效率会高很多。例如:

[“male”, “from US”, “uses Internet Explorer”] 表示为[0, 1, 3]

[“female”, “from Asia”, “uses Chrome”]表示为[1, 2, 1]

但是,即使转化为数字表示后,上述数据也不能直接用在我们的分类器中。因为,分类器往往默认数据数据是连续的,并且是有序的。但是,按照我们上述的表示,数字并不是有序的,而是随机分配的。

独热编码

为了解决上述问题,其中一种可能的解决方法是采用独热编码(One-Hot Encoding)。

独热编码即 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.]])

 转载自 http://www.cnblogs.com/lzh-cnblogs/p/3764749.html

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