数据预处理——One-hot编码

网上关于One-hot编码的例子都来自于同一个例子，而且结果来的太抖了。查了半天，终于给搞清楚这个独热编码是怎么回事了，其实挺简单的，这里再做个总结。
首先，引出例子：


 
 
 

  
  
  
  
已知三个feature，三个feature分别取值如下：
  feature1=[“male”, “female”]
  feature2=[“from Europe”, “from US”, “from Asia”]
  feature3=[“uses Firefox”, “uses Chrome”, “uses Safari”, “uses Internet Explorer”]

 
 
 

如果做普通数据处理，那么我们就按0,1,2,3进行编号就行了。例如feature1=[0，1],feature2=[0，1，2],feature3=[0，1，2，3]。
那么，如果某个样本为[“male”,“from Asia”, “uses Chrome”]，它就可以表示为[0，2，1]。
以上为普通编码方式。
独热编码(One-hot)换了一种方式编码，先看看百科定义的：


 
 
 

  
  
  
  
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，每个状态都有它独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。
  例如对六个状态进行编码：
  自然顺序码为 000,001,010,011,100,101
  独热编码则是 000001,000010,000100,001000,010000,100000

 
 
 

通过以上可以看到，独热编码每一个码的总的位数取决于状态的种类数，每一个码里的“1”的位置，就代表了哪个状态生效。
还是回到我们最开始的例子，那么我们将它换成独热编码后，应该是：
feature1=[01,10]
feature2=[001,010,100]
feature3=[0001,0010,0100,1000]

注意，独热编码还有个特性是，当某个特征里的某一状态生效后，此特征的其他状态因为是互斥的关系，必须全部为0，切必