数据处理——One-Hot Encoding
来源:互联网 发布:java电商项目介绍 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 14:43
一、One-Hot Encoding
One-Hot编码,又称为一位有效编码,主要是采用位状态寄存器来对个状态进行编码,每个状态都由他独立的寄存器位,并且在任意时候只有一位有效。
在实际的机器学习的应用任务中,特征有时候并不总是连续值,有可能是一些分类值,如性别可分为“male”和“female”。在机器学习任务中,对于这样的特征,通常我们需要对其进行特征数字化,如下面的例子:
有如下三个特征属性:
- 性别:["male","female"]
- 地区:["Europe","US","Asia"]
- 浏览器:["Firefox","Chrome","Safari","Internet Explorer"]
二、One-Hot Encoding的处理方法
对于上述的问题,性别的属性是二维的,同理,地区是三维的,浏览器则是思维的,这样,我们可以采用One-Hot编码的方式对上述的样本“["male","US","Internet Explorer"]”编码,“male”则对应着[1,0],同理“US”对应着[0,1,0],“Internet Explorer”对应着[0,0,0,1]。则完整的特征数字化的结果为:[1,0,0,1,0,0,0,0,1]。这样导致的一个结果就是数据会变得非常的稀疏。
三、实际的Python代码
结果:[[ 1. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 1.]]
0 0
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