對pythonsklearnone-hot編碼詳解-創(chuàng)新互聯(lián)

one-hot編碼的作用

創(chuàng)新互聯(lián)長期為上千余家客戶提供的網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)，團(tuán)隊從業(yè)經(jīng)驗10年，關(guān)注不同地域、不同群體，并針對不同對象提供差異化的產(chǎn)品和服務(wù)；打造開放共贏平臺，與合作伙伴共同營造健康的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)環(huán)境。為襄城企業(yè)提供專業(yè)的成都網(wǎng)站制作、做網(wǎng)站，襄城網(wǎng)站改版等技術(shù)服務(wù)。擁有十余年豐富建站經(jīng)驗和眾多成功案例,為您定制開發(fā)。

使用one-hot編碼，將離散特征的取值擴展到了歐式空間，離散特征的某個取值就對應(yīng)歐式空間的某個點

將離散特征通過one-hot編碼映射到歐式空間，是因為，在回歸，分類，聚類等機器學(xué)習(xí)算法中，特征之間距離的計算或相似度的計算是非常重要的，而我們常用的距離或相似度的計算都是在歐式空間的相似度計算，計算余弦相似性，基于的就是歐式空間。

sklearn的一個例子

from sklearn import preprocessing

enc = preprocessing.OneHotEncoder()

enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2, 1], [1, 0, 2]])
print(enc.n_values_)//每個特征對應(yīng)的大位數(shù)

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

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

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