sklearn preprocessing 独热编码

one hot encoder

sklearn.preprocessing.OneHotEncoder

one hot encoder 不仅对 label 可以进行编码，还可对 categorical feature 进行编码：

>>> from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
>>> enc = OneHotEncoder()

>>> enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2, 1], [1, 0, 2]])  

>>> enc.n_values_
array([2, 3, 4])

>>> enc.feature_indices_
array([0, 2, 5, 9])

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

•  

[[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,即对每列属性非重复计数的数目，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；
• 如第二列分别是 0，1， 2， 0，非重复数目为3，则占三位
• 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.]])

• 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