本文介绍了pandas的get_dummies函数在特征提取中的应用，详细解析了One-Hot编码的概念，通过实例展示了如何使用get_dummies进行离散特征的编码。One-Hot编码将离散特征转换为多个二进制列，确保每个取值对应一列且仅有一列值为1。以学历为例，将小学、中学、大学、硕士、博士转化为五列，每列表示一种学历状态。
pandas.get_dummies函数用法详细解答（实践）
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one-hot encoding
one-hot的基本思想：将离散型特征的每一种取值都看成一种状态，若你的这一特征中有N个不相同的取值，那么我们就可以将该特征抽象成N种不同的状态，one-hot编码保证了每一个取值只会使得一种状态处于“激活态”，也就是说这N种状态中只有一个状态位值为1，其他状态位都是0。举个例子，假设我们以学历为例，我们想要研究的类别为小学、中学、大学、硕士、博士五种类别，我们使用one-hot对其编码就会得到：
作者：轰鸣龙
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