机器学习中为什么使用one-hot编码

最新推荐文章于 2025-05-15 00:43:09 发布
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文章标签： 人工智能
原文链接：http://www.cnblogs.com/yunxiaofei/p/11182641.html

今天阅读到一篇关于one-hot编码的文章，这篇文章主要回答了两个问题：

  1. 机器学习为什么需要one-hot编码？
  2. 为什么不能直接用数据预测模型？

one-hot编码把分类数据转化为二进制格式，供机器学习使用。

下图是one-hot编码的一个实例：

[1] https://machinelearningmastery.com/why-one-hot-encode-data-in-machine-learning/

[2] https://hackernoon.com/what-is-one-hot-encoding-why-and-when-do-you-have-to-use-it-e3c6186d008f

转载于:https://www.cnblogs.com/yunxiaofei/p/11182641.html

机器学习 - one-hot编码技术
暴力扬
07-05 1933
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。
一文读懂One-Hot编码：机器学习中的独热编码技术
weixin_47012180的博客
11-15 595
One-Hot编码（也称为一位有效编码）是一种常用的技术，用于将分类变量转换为机器学习算法可以更好处理的形式。One-Hot编码是处理分类数据的强大工具，它可以帮助我们更好地准备数据，以便用于机器学习模型。One-Hot编码是一种将分类变量转换为数值形式的方法。1. 维度爆炸：如果分类变量的类别数非常多，One-Hot编码可能会导致特征空间的维度过高，这会增加模型训练的复杂性和计算成本。2. 避免隐含的序关系：某些算法（如决策树）可能会错误地解释类别之间的序关系，One-Hot编码可以避免这种情况。
采用one-hot编码的原因
Cai_Xu_Kun的博客
04-21 389
将离散型特征使用one-hot编码，确实会让特征之间的距离计算更加合理。 比如，有一个离散型特征，代表工作类型，该离散型特征，共有三个取值， 不使用one-hot编码， 其表示分别是x_1 = (1), x_2 = (2), x_3 = (3)。两个工作之间的距离是，(x_1, x_2) = 1, d(x_2, x_3) = 1, d(x_1, x_3) = 2。 那么x_1和x_3工作之间就越不相似吗？显然这样的表示，计算出来的特征的距离是不合理。 那如果使用one-hot编码， 则得到x_1 = (1,
为什么要用one-hot编码
天马行空的博客
07-14 1553
将离散型特征使用one-hot编码，确实会让特征之间的距离计算更加合理。比如，有一个离散型特征，代表工作类型，该离散型特征，共有三个取值，不使用one-hot编码，其表示分别是x_1 = (1), x_2 = (2), x_3 = (3)。两个工作之间的距离是，(x_1, x_2) = 1, d(x_2, x_3) = 1, d(x_1, x_3) = 2。那么x_1和x_3工作之间就越不相似吗？显然这样的表示，计算出来的特征的距离是不合理。那如果使用one-hot编码，则得到x_1 = (1, 0, 0)
为什么使用one-hot 独热编码
夏未眠秋风起的博客
10-03 764
使用one-hot编码，可以使得离散特征变量扩展到欧式空间，有助于特征空间中的距离计算，而在机器学习，深度学习中，在欧式空间中的距离、相似度的计算是非常重要、常见的。 但如果特征是离散的，并且不用one-hot编码就可以很合理的计算出距离，那么就没必要进行one-hot编码。 ...
为什么需要进行one-hot编码
WitsMakeMen的专栏
01-05 1372
部分内容来自：http://blog.youkuaiyun.com/google19890102/article/details/44039761，http://blog.youkuaiyun.com/dulingtingzi/article/details/51374487，学习整理，如有侵权，告知删除 一、One-Hot Encoding介绍 1 .One-Hot Encoding One-Hot编码，又称为一位有效...
为何使用one-hot 独热编码
soga235的博客
12-22 513
什么是one hot编码？为什么要使用one hot编码？ - 知乎 (zhihu.com)https://zhuanlan.zhihu.com/p/37471802可以参照链接，同时：独热编码是 为何使用独热编码： 独热编码如何取值？ 使用非 one-hot ? 总结： one-hot可以实现结果的平均，二进制不包含顺序等 深度学习应用开发-TensorFlow实践_中国大学MOOC(慕课) (icourse163.org)https://www.icourse163....
对python sklearn one-hot编码详解
12-25
将离散特征通过one-hot编码映射到欧式空间，是因为，在回归，分类，聚类等机器学习算法中，特征之间距离的计算或相似度的计算是非常重要的，而我们常用的距离或相似度的计算都是在欧式空间的相似度计算，计算余弦...
one-hot 编码、multi-hot 编码 和 Embedding
Rhett_Butler0922的博客
05-15 1051
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）
One-Hot编码
Rhett_Butler0922的博客
04-25 673
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。
为什么使用onehot 独热编码的形式？
Hhsh672772的博客
04-30 3020
直接原因. 卷积神经网络进行分类任务时，需要进行softmax运算，输出每一个类别的概率值，将标签设置为onehot的形式，能够更好的表征图像的类别属性，再使用交叉熵损失函数的时候，能够得到更高的分类效果。 通常使用onehot的形式处理离散型的数据。 在深度学习中，特征之间的距离计算或事相似度计算是十分重要的，独热编码将离散型数据扩展到欧式空间，离散特征的某个取值对应欧式空间的某个点 离散型的数据特征进行独热编码后，相当于每一维度的特征都是连续的特征。 比如分类任务：有10个类别，那么每张图片进
为什么选用one-hot？
naneral的博客
04-09 738
为什么选用one-hot？
机器学习入门教学——标签编码、序号编码、独热编码
计算机硕士的博客
09-05 1828
标签编码、序号编码、独热编码的简单概述。
机器学习数据预处理1：独热编码（One-Hot）及其代码
梦Dancing的博客
04-27 5万+
1. 为什么使用 one-hot 编码？ 问题： 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。 目的： 如果要作为机器学习算法的输入，通常我们需要对其进行特征数字化。什么是特征数字化呢？例如： 性别特征：["男"，"女"] ...
one-hot编码
躺平yyds的博客
08-21 2万+
one-hot编码，又称独热编码、一位有效编码。one hot在特征提取上属于词袋模型(bag of words)优缺点分析 优点： - 一是解决了分类器不好处理离散数据的问题 - 二是在一定程度上也起到了扩充特征的作用(上面样本特征数从3扩展到了9) 缺点： - 它是一个词袋模型，不考虑词与词之间的顺序 - 它假设词与词相互独立(在大多数情况下，词与词是相互影响的) - 它得到的特征是离散稀疏的
机器学习One-Hot编码
赵广陆
06-29 7117
目录 1 什么是One-Hot编码 ？ 2 One-Hot编码示例 3 sklearn中的OneHotEncoder 4 One-hot编码在机器学习领域的应用 1 什么是One-Hot编码 ？ 在计算机科学中，数据可以用很多不同的方式表示，自然而然地，每一种方式在某些领域都有其优点和缺点。 由于计算机无法处理分类数据，因为这些类别对它们没有意义，如果我们希望计算机能够处理这些信息，就必须准备好这些信息。...
One-Hot 编码
weixin_41857483的博客
01-05 1万+
0. 前言 偶然间听到One-Hot编码这个概念，但是并不理解是怎么回事。所以经过学习与了解，写一篇博客来加深自己对此的理解。
机器学习：数据预处理之独热编码（One-Hot）详解
热门推荐
赵英超的博客
01-03 10万+
一. 什么是独热编码？ ———————————————————————————————————————— 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。通常我们需要对其进行特征数字化。 那什么是特征数字化呢？例子如下： 性别特征：["男"，"女"] 祖国特征：["中国"，"美国，"法国"...
什么是onehot编码
大柠檬的博客
11-17 9099
这么高大上的名字，顾名思义，就是在编码中只有一个1，其他是0。 眼熟吧。在Pyton神经网络编程这本书中，已经见过了。神经网络的输出中，用1000000000代表1，用01000000000代表1，以此类推，用0000000001代表9。 tf.one_hot()函数是将input转化为one-hot类型数据输出，相当于将多个数值联合放在一起作为多个相同类型的向量，可用于表示各自的概率分布，通常用...
one-hot编码适用于什么样的机器学习模型
最新发布
07-03
<think>嗯，用户现在想了解one-hot编码适用的机器学习模型类型。结合之前的对话历史，用户已经对one-hot编码的替代方案有了基本认识，现在聚焦到适用场景上。 从引用内容看，用户提供的资料[1][2][3]主要对比了one-hot和label encoding的区别，以及具体实现方式。需要特别注意引用[1]中提到的关键区分点："所使用的模型"这个章节，这正好是用户当前问题的核心。 用户可能正在处理分类特征编码的选择问题，特别是想确认在哪些模型里必须使用one-hot编码。考虑到用户之前问过替代方案，现在反过来问适用场景，说明ta在权衡不同编码方式的适用性。 关于适用模型，需要强调三点核心：1）基于距离的模型必须用one-hot：比如KNN、SVM这些依赖特征距离计算的模型，如果类别特征用数值编码会导致距离计算失真2）线性模型的需求：逻辑回归等模型需要特征独立，one-hot能避免人为引入数值关系3）神经网络的处理：虽然可以用embedding替代，但低维类别仍可直接用one-hot特别要注意引用[3]展示的sklearn示例，这说明用户可能正在用scikit-learn实现编码。在回答时需要关联这个实践场景。 用户可能还隐含想知道"什么时候不该用one-hot"，虽然没直接问，但在模型适用性对比中可以自然带出。比如树模型其实可以不用one-hot，这点在之前的替代方案讨论中提过二进制编码更高效。 最后生成的延伸问题要引导用户深入思考具体应用场景，比如问ta正在用哪种模型，这样下次对话就能给出更针对性的建议。</think>根据特征编码原理和模型特性，One-Hot编码主要适用于以下机器学习模型： --- ### **一、必须使用One-Hot的模型** #### 1. **基于距离计算的模型** ★★★★☆ **原理**：模型依赖特征间的欧氏距离或相似度计算 **典型模型**： - K近邻（KNN） - 支持向量机（SVM） - K均值聚类（K-Means） **原因**： 若用数值代替类别（如用1/2/3表示"红/绿/蓝"），模型会错误计算距离（如$\|红-蓝\|=3 > \|红-绿\|=1$），而实际颜色无此数量关系[^1] #### 2. **线性模型** ★★★★☆ **原理**：模型通过加权和$y = \sum w_i x_i$进行预测 **典型模型**： - 逻辑回归（Logistic Regression） - 线性回归（Linear Regression） **原因**： 数值编码会使模型误判类别顺序（如编码1=小学, 2=中学, 3=大学），导致权重$w$错误关联学历等级[^1] --- ### **二、推荐使用One-Hot的模型** #### 1. **神经网络（NN）** ★★★☆☆ **适用场景**： - 输入层处理低基数类别（如性别、省份） - 输出层表示多分类标签 **优势**： - 与Softmax激活函数天然兼容 - 避免标签数值的误导性偏序关系 **替代方案**：高基数特征建议用嵌入层（Embedding Layer）[^2] #### 2. **非树型集成模型** ★★★☆☆ **典型模型**： - 随机森林（Random Forest） - AdaBoost **原因**： 树模型虽可处理数值化类别，但One-Hot能： - 提升分裂点选择的灵活性 - 避免多叉树实现复杂度（如ID3算法） --- ### **三、不建议使用One-Hot的模型** | **模型类型** | **代表算法** | **原因** | **替代方案** | |--------------------|-------------------|-----------------------------|----------------------| | 树模型 | 决策树, XGBoost | 易导致特征维度爆炸 | 目标编码/二进制编码 | | 高基数特征场景 | 所有模型 | 内存占用过高（$O(k)$维度） | 特征哈希/嵌入层 | > **工程验证**：Scikit-learn的`OneHotEncoder`会检查输入数据类型，若传入数值型特征将触发警告[^3] --- ### **四、选择流程图** ```mermaid graph TD A[特征类型] --> B{是否为分类特征？} B -->|是| C{基数是否<50？} B -->|否| D[无需编码] C -->|是| E{模型类型？} C -->|否| F[用嵌入层/特征哈希] E -->|距离/线性模型| G[必须用One-Hot] E -->|神经网络| H[推荐用One-Hot] E -->|树模型| I[避免用One-Hot] ``` --- ### **相关问题** 1. 在XGBoost中处理高基数分类特征时，为什么特征哈希比One-Hot更高效？ 2. One-Hot编码导致维度爆炸时，PCA降维是否有效？会损失哪些信息？ 3. 线性模型中One-Hot编码与哑变量（Dummy Variable）有何本质区别？ 4. 如何处理One-Hot编码后出现的多重共线性问题？[^1]
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