一、独热编码(One-Hot)

一文搞懂 One-Hot Encoding(独热编码) 本文将从独热编码的原理、独热编码的分类、独热编码的应用三个方面,来展开介绍独热编码 One-Hot Encoding。1、独热编码的原理特征数字化:将分类变量(或称为离散特征、无序特征)转换为一种适合机器学习算法处理的格式。特征数字化为每个分类特征的每个可能值创建一个新的二进制特征(即“独热”特征),其中只有一个特征在任何给定时间被激活(标记为1),而其他所有特征都被标记为0。步骤1:确定动物类别首先,确定需要分类的动物类别。在这个例子中,我们有四种动物:猫、狗、乌龟和鱼。 阅读详情

引言

One-Hot 独热编码,又称为一位有效编码,将互相独立的标签表示为互相独立的二进制数字,每个样本只对应于一个类别(即只在对应的特征处值为1,其余特征处值为0),保证了独立标签之间的距离相等,即互相独立的标签之间相似性相同。


1 表示方法

One-Hot 独热编码是表示词向量最早的的方法。首先创建一个词表,里面包括了所有可能用到的为文字,每个文字占据一个位置。那么词向量就是一个该词表维度大小的向量,文字所在位置取值1,其它位置取值0。

例如,对于一个大小为3的list:["我", "爱", "你"]进行one-hot编码,其对应的one-hot编码为:

我爱你
我100
爱010
你001

那么“我”的 One-Hot 独热编码就可以表示为向量 [1, 0, 0] ,“爱”可以表示为向量 [0, 1, 0],“你”可以表示为 [0, 0, 1]。

2 存在的问题

One-Hot 独热编码存在较大的问题是维度灾难和语义鸿沟:

2.1 维度灾难

维度灾难:是指如果词表很大,那么词向量的维度也会很大,这会使得数据样本稀疏,计算困难。

2.2  语义鸿沟

语义鸿沟:是指one-hot表示法产生的词向量都是彼此正交的(两个向量的内积为0),体现不出任何语义上的联系。

比如“爱”的向量 [0, 1, 0] 和“你”的向量 [0, 0, 1] 的内积(对应位置的元素相乘得到的数值再相加)为0,“我”和“爱”的向量的内积也是0,没有任何差异,并不能体现出它们之间的相似性大小。 

独热编码(One-Hot Encoding) 独热编码(One-Hot Encoding)是一种广泛应用于计算机科学与技术领域的编码方法,特别是在处理分类数据和机器学习任务时。这种方法将离散的分类特征转换为机器学习模型能够处理的格式。以下是对独热编码的详细介绍,包括其原理、分类和应用。 阅读详情

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