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（如成绩这个特征有好，中，差变成one-hot就是100, 010, 001）。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：

解决了分类器不好处理属性数据的问题

在一定程度上也起到了扩充特征的作用

实现方法一：pandas之get_dummies方法

pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep=’_’, dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False)
　　该方法可以讲类别变量转换成新增的虚拟变量/指示变量。

常用参数

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data : array-like, Series, or DataFrame
输入的数据
prefix : string, list of strings, or dict of strings, default None
get_dummies转换后，列名的前缀
*columns : list-like, default None
指定需要实现类别转换的列名
dummy_na : bool, default False
增加一列表示空缺值，如果False就忽略空缺值
drop_first : bool, default False
获得k中的k-1个类别值，去除第一个
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　　1、实验

实现方法二：sklearn

from sklearn import preprocessing
enc = preprocessing.OneHotEncoder()
enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2, 1], [1, 0, 2]]) # fit来学习编码
enc.transform([[0, 1, 3]]).toarray() # 进行编码
输出：array([[ 1., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 1.]])

数据矩阵是4*3，即4个数据，3个特征维度。

0 0 3 观察左边的数据矩阵，第一列为第一个特征维度，有两种取值0\1. 所以对应编码方式为10 、01

1 1 0 同理，第二列为第二个特征维度，有三种取值0\1\2，所以对应编码方式为100、010、001

0 2 1 同理，第三列为第三个特征维度，有四中取值0\1\2\3，所以对应编码方式为1000、0100、0010、0001

1 0 2

再来看要进行编码的参数[0 , 1, 3]， 0作为第一个特征编码为10, 1作为第二个特征编码为010， 3作为第三个特征编码为0001. 故此编码结果为 1 0 0 1 0 0 0 0 1