查阅了很多资料，逐渐知道了one hot 的编码，但是始终没理解sklearn. preprocessing.OneHotEncoder()如何进行fit()的？自己琢磨了一下，后来终于明白是怎么回事了。
先看one hot 的编码的理解：引用至：https://blog.csdn.net/wy250229163/article/details/52983760
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，切必须全部添加到特征里，不能省略不写。 所以，对于前边样本[“male”,“from Asia”, “uses Chrome”]，经过独热编码后，它应该为： [01,00, 000,000,100, 0000,0010,0000,0000] 。 以上的独热编码可以写成简写形式： [1,0, 0,0,1, 0,1,0,0] 最后，摘抄下独热编码的好处： 由于分类器往往默认数据数据是连续的，并且是有序的，但是在很多机器学习任务中，存在很多离散（分类）特征，因而将特征值转化成数字时，往往也是不连续的， One-Hot 编码解决了这个问题。 并且，经过独热编码后，特征变成了稀疏的了。这有两个好处，一是解决了分类器不好处理属性数据的问题，二是在一定程度上也起到了扩充特征的作用。
然后网上很多人举了一个sklearn. preprocessing.OneHotEncoder()的例子：例子如下：
>>> 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.]])
看了很多人的博客，都没懂，于是自己琢磨，原来是fit是看可以取多少个值。比如在
enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2, 1], [1, 0, 2]])
这个fit中，所有的数组第一个元素取值分别为：0，1，0，1（黄色标注的），最大为1，且为两种元素（0，1），说明用2个状态位来表示就可以了，且该维度的value值为2（该值只与最大值有关系，最大值为1）
所有的数组第二个元素取值分别为：0，1，2，0（红色标注的），最大为2，且为两种元素（0，1，2），说明用3个状态位来表示就可以了，且该维度的value值为3（该值只与最大值有关系，最大值为2）
所有的数组第三个元素取值分别为：3，0，1，2（天蓝色标注的），最大为3，且为两种元素（0，1，2，3），说明用4个状态位来表示就可以了，且该维度的value值为4（该值只与最大值有关系，最大值为4）
所以整个的value值为（2，3，4），这也就解释了 enc.n_values_等于array([2,3,4])的原因。而enc.feature_indices_则是特征索引，该例子中value值为（2，3，4），则特征索引从0开始，到2的位置为第一个，到2+3=5的位置为第二个，到2+3+4的位置为第三个，索引为array([0,2,5,9])
那么接下来理解
>>> enc.transform([[0, 1, 1]]).toarray() array([[ 1., 0., 0., 1., 0., 0., 1., 0., 0.]])
这个就好办了，enc.transform就是将[0,1,1]这组特征转换成one hot编码，toarray()则是转成数组形式。[0,1,1],
第一个元素是0，由于之前的fit的第一个维度为2（有两种表示：10，01.程序中10表示0，01表示1），所以用1，0表示用黄色标注）；
第二个元素是1，由于之前的fit的第二个维度为3（有三种表示：100，010，001.程序中100表示0，010表示1，001表示2），所以用0，1，0表示用红色标注）；
第三个元素是1，由于之前的fit的第三个维度为4（有四种表示：1000，0100，0010，0001.程序中1000表示0，0100表示1，0010表示2，0001表示3），
所以用0，1，0，0（用天蓝色标注）表示。综上所述：[0,1,1]就被表示为array([[ 1., 0., 0., 1., 0., 0., 1., 0., 0.]])。
排版不易，怎么排着排着就字体变成这样了，而且 还没找到格式刷。不过，总算理解了one hot编码和sklearn. preprocessing.OneHotEncoder()如何进行fit()的
有什么问题的欢迎指正，谢谢！