在分类和聚类运算中我们经常计算两个个体之间的距离，对于连续的数字（Numric）这一点不成问题，但是对于名词性（Norminal）的类别，计算距离很难。即使将类别与数字对应，例如{‘A’，‘B’，‘C’}与[0,1,2]对应，我们也不能认为A与B，B与C距离为1，而A与C距离为2。独热编码正是为了处理这种距离的度量，该方法认为每个类别之间的距离是一样的。该方法将类别与向量对应，例如{‘A’，‘B’，‘C’}分别与[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1]对应，注意现在各个类别之间的欧式距离是相同的。
现在我们说明OneHotEncoder函数的使用
1 data=np.array([[1,0,3.25], 2 [0,0,5.2], 3 [2,1,3.6]]) 4 enc=OneHotEncoder(categorical_features=np.array([0,1]),n_values=[3,2]) 5 enc.fit(data) 6 data=enc.transform(data).toarray() 7 print(data)
运行结果为
[[ 0. 1. 0. 1. 0. 3.25] [ 1. 0. 0. 1. 0. 5.2 ] [ 0. 0. 1. 0. 1. 3.6 ]]
categorical_features是需要独热编码的列索引，n_values是对应categorical_features中各列下类别的数目，也就是原来的列拓展出新的列数。注意这里两个值可以不指定，直接使用fit_transform函数也可以，程序将统计各列中类别的多少。但是只对整数有效，对浮点数会转换为整数之后再统计，也就是对于3.5和3.6默认都是3，也就是同一类。如果指定了这两个参数，就要对未转换的数据提出要求，各列必须是以{0,1,2,3,4......}来编码，而不能以{1,10,100,200.........}这种随意的方式来编码。否则会出现数组越界的错误