关于one-hot编码

最新推荐文章于 2025-05-12 17:40:40 发布
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分类专栏： NLP与推荐算法 文章标签： one-hot label 编码
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/SPESEG/article/details/112707688
本文探讨了one-hot编码在深度学习中的应用，特别是与LightGBM和逻辑回归的区别。作者指出，LightGBM可以仅使用0~k编码，而逻辑回归和随机森林等模型需要one-hot编码。LabelEncoder是对所有特征的0~k编码，而OneHotEncoder提供了特征的0~1编码，确保了特征维度的明确。此外，文章提到了不同库中one-hot编码的实现差异。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

hi各位大佬好，我是探花小明哥，之前的博文中提及的one-hot可能与常见的one-hot不太一样，针对叶子节点中的one-hot，这个肯定是多个0,1的组合，最终的结果就是直接LabelEncoder的拼接，我失算了，我以为有啥高深的玩意，发现并没有。

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不接受这个网页的私聊/私信！！！

 我之前提到过lightgbm中的确只需0~k编码

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One-Hot 编码
2301_77444219的博客
07-26 589
One-Hot 编码是一种将类别型特征转换为数值型特征的方法。具体来说，它将每个类别值映射到一个二进制向量中，该向量长度等于类别数，其中只有一个位置的值为 1 表示该类别，其余位置均为 0。例如，假设我们有一个颜色属性，它可以取三个不同的值：红、绿、蓝。红色: [1, 0, 0]绿色: [0, 1, 0]蓝色: [0, 0, 1]这种编码方式的好处是消除了类别之间的顺序关系，避免了数值编码时可能引入的误导性信息。
one-hot 编码、multi-hot 编码 和 Embedding
最新发布
Rhett_Butler0922的博客
05-15 1038
Multi-hot 编码是 one-hot 编码的扩展，用于表示一个样本属于多个类别的场景。向量长度仍为类别总数NNN，但可以有多个位置为 1，表示样本同时属于多个类别。数学表示对于一个样本属于类别集合Si1i2ikSi1​i2​ik​vv0v1vN−1vj1ifj∈Selse0vv0​v1​vN−1​vj​1ifj∈Selse0例子Embedding（嵌入）
详解one-hot编码
weixin_30547797的博客
07-30 662
博主原创文章，转载请注明出处 https://www.cnblogs.com/shuaishuaidefeizhu/p/11269257.html 一、什么是one-hot编码？ 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。...
2025-05-12 One-Hot编码
sbdd6556的博客
05-12 257
One-Hot编码介绍
one-hot 编码
BonnieZQ155的博客
10-27 203
import pandas as pd df = pd.DataFrame([ [‘green’ , ‘A’], [‘red’ , ‘B’], [‘blue’ , ‘A’]]) df.columns = [‘color’, ‘class’] pd.get_dummies(df) https://blog.youkuaiyun.com/maymay_/article/details/80198468 https://juejin.im/post/6885614731982766088 对分类特征进行One-Hot
对python sklearn one-hot编码详解
12-25
one-hot编码的作用 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 ...enc = preprocessing.OneHotEncoder() enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2
One-Hot编码
Rhett_Butler0922的博客
04-25 664
One-Hot编码是处理分类变量的基础技术，PyTorch通过F.one_hot和torch.eye提供了高效实现。在深度学习中，One-Hot编码常用于标签处理，但对于高维特征，嵌入层（如）是更好的选择。
机器学习 - one-hot编码技术
暴力扬
07-05 1928
One-hot编码是一种数据处理技术，主要用于将分类变量转换为适合机器学习算法处理的格式。在One-hot编码中，每个类别值都会被转换成一个二进制向量，其中只有一个元素是1，其余所有元素都是0。这种编码方式确保了类别之间的独立性和唯一性，使得机器学习模型能够正确地处理和学习不同类别的特征。原理是基于将每个类别映射到一个独立的二进制位上，这样可以避免类别之间存在任何潜在的相关性或相似性，从而使得模型能够更准确地学习和预测。例如，在Python中实现One-hot编码可以通过pandas库的。
手动实现One-Hot编码完整实现Python版
10-29
需要注意的是，手动实现One-Hot编码虽然有助于理解和掌握其工作原理，但在实际应用中，我们通常会使用如`pandas.get_dummies()`或`sklearn.preprocessing.OneHotEncoder`这样的库函数，因为它们更高效且能够自动处理...
one-hot编码
09-27
自己写一个小例子，方便大家清楚ont-hot编码。如果有问题，还希望大家多多指教，如果有问题，可以及时和我联系
One-hot编码
healer的博客
03-23 6448
什么是Onehot编码？onehot编码又叫独热编码，其为一位有效编码，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。 Onehot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。 举个例子： 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
one-hot编码one-hot编码
03-15
<think>好的，我现在需要回答用户关于one-hot编码的问题。首先，用户想知道什么是one-hot编码以及如何实现它，还要求提供用法和示例。我需要结合系统指令中的引用内容来组织回答。 首先，根据引用[1]，One-Hot Encoding是将离散分类数据转换为向量形式的技术，用于机器学习和深度学习中。我需要解释其基本原理，比如每个类别对应一个唯一的二进制向量，其中只有一个元素是1，其余为0。这部分需要简明扼要，让用户快速理解核心概念。 接下来是实现方法。引用[2]提到了整数编码和one-hot编码的转换过程，还有使用训练数据生成完整映射的步骤。我需要分步骤说明：首先是整数编码，为每个类别分配唯一的整数；然后根据整数创建对应的二进制向量。可能需要举例说明，比如三个类别如何转换为三个向量。 关于用法，引用[3]提到加载.txt文件并使用字典序列方法和one-hot进行处理，这说明在数据预处理中的应用。我需要指出常见的应用场景，比如处理分类特征、文本数据中的字符或单词编码，以及作为神经网络输入的预处理步骤。 示例部分，用户可能需要代码示例。根据引用[2]中的示例，可以使用Python的sklearn库中的OneHotEncoder，或者用Keras的to_categorical函数。我需要提供简单的代码片段，展示如何将标签转换为one-hot编码，并解释代码的关键步骤，比如fit_transform的作用。 另外，要确保所有数学表达式用$...$格式，例如向量表示。例如，类别“红色”可以表示为$[1, 0, 0]$。如果有独立公式，比如编码过程的数学表示，可能需要用$$...$$，但根据用户问题，可能不需要复杂公式，保持简单即可。 用户还要求生成相关问题，我需要思考与one-hot编码相关的常见问题，比如优缺点、高维稀疏问题、替代方法等，确保问题有逻辑关联性，帮助用户深入理解。 最后，检查引用标识是否正确添加在相关段落末尾，例如引用[1]对应基本原理解释，引用[2]对应实现步骤，引用[3]对应应用场景。同时确保回答结构清晰，分点明确，代码正确，符合系统指令的所有要求。</think>### One-Hot 编码详解 #### 1. 基本概念 **One-Hot 编码**是一种将离散分类变量（如类别标签、单词、字符）转换为二进制向量的技术。其核心是：对于包含 $N$ 个不同类别的特征，每个类别被映射为一个长度为 $N$ 的向量，其中仅有一个元素为 $1$（表示激活），其余为 $0$。例如，类别“红”“绿”“蓝”可表示为： - 红 → $[1, 0, 0]$ - 绿 → $[0, 1, 0]$ - 蓝 → $[0, 0, 1]$ 这种表示能避免模型误将类别间的顺序关系引入计算（如将“红”误判为数值 $1$）[^1]。 #### 2. 实现方法 **步骤：** 1. **整数编码**：为每个类别分配唯一整数。 例如：`{'红':0, '绿':1, '蓝':2}` 2. **二进制向量化**：将整数转换为长度为类别总数的二进制向量。 - 若整数为 $k$，则第 $k$ 位设为 $1$，其余为 $0$。 **代码示例（Python）：** ```python from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder import numpy as np # 原始标签 labels = ['红', '绿', '蓝', '绿', '红'] # 整数编码 integer_encoded = np.array(labels).reshape(-1, 1) # One-Hot 编码 encoder = OneHotEncoder(sparse=False) one_hot_encoded = encoder.fit_transform(integer_encoded) print("整数编码：", integer_encoded.ravel()) print("One-Hot 编码：\n", one_hot_encoded) ``` 输出： ``` 整数编码： ['红' '绿' '蓝' '绿' '红'] One-Hot 编码： [[1. 0. 0.] [0. 1. 0.] [0. 0. 1.] [0. 1. 0.] [1. 0. 0.]] ``` #### 3. 主要应用场景 - **分类特征处理**：如性别、国家等非数值型数据，需转换为数值形式供模型使用。 - **自然语言处理**：将单词或字符编码为向量，作为神经网络的输入[^3]。 - **标签编码**：在分类任务中，将目标变量转换为适合损失函数（如交叉熵）的格式。 #### 4. 优缺点分析 - **优点**： - 消除类别间的错误序关系。 - 实现简单，与多数算法兼容。 - **缺点**： - **高维稀疏性**：类别数量大时，向量维度爆炸（如百万级词汇表）。 - **语义信息缺失**：无法表达类别间的相似性（如“猫”和“狗”的向量正交）。 ---
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