sklearn preprocessing 数据预处理（OneHotEncoder）

原博客：

https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/72794317

数据集：

　　[[0, 0, 3],

　　[1, 1, 0],

　　[0, 2, 1],

　　[1, 0, 2]]

每一列代表一个属性，fit 操作之后：

• 对象enc的n_values_成员变量，记录着每一个属性的最大取值数目，如本例第一个属性：0, 1, 0, 1 ⇒ 2，0, 1, 2, 0 ⇒ 3，3, 0, 1, 2 ⇒ 4； 
  
  • 即各个属性（feature）在 one hot 编码下占据的位数；
• 对象 enc 的 feature_indices_，则记录着属性在新 One hot 编码下的索引位置， 
  
  • feature_indices_ 是对 n_values_ 的累积值，不过 feature_indices 的首位是 0；

进一步通过 fit 好的 one hot encoder 对新来的特征向量进行编码：

>>> enc.transform([[0, 1, 1]]).toarray()
array([[ 1.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.]])

• 1
• 2

• 前 2 位 1, 0，对 0 进行编码
• 中间 3 位 0, 1, 0 对 1 进行编码；
• 末尾 4 位 0, 1, 0, 0 对 1 进行编码；