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1 什么是One-Hot编码 ？
在计算机科学中，数据可以用很多不同的方式表示，自然而然地，每一种方式在某些领域都有其优点和缺点。
由于计算机无法处理分类数据，因为这些类别对它们没有意义，如果我们希望计算机能够处理这些信息，就必须准备好这些信息。 此操作称为预处理。 预处理的很大一部分是编码 - 以计算机可以理解的方式表示每条数据（该名称的字面意思是“转换为计算机代码”）。
在计算机科学的许多分支中，尤其是机器学习和数字电路设计中，One-Hot Encoding 被广泛使用。
在本文中，我们将解释什么是 one-hot 编码，并使用一些流行的选择（Pandas 和 Scikit-Learn）在 Python 中实现它。 我们还将比较它与计算机中其他类型表示的有效性、优点和缺点，以及它的应用。
One-hot Encoding 是一种向量表示，其中向量中的所有元素都是 0，除了一个，它的值是 1，其中 1 表示指定元素类别的布尔值。
还有一个类似的实现，称为One-Cold Encoding，其中向量中的所有元素都是 1，除了 1 的值是 0。
例如，[0, 0, 0, 1, 0] 和 [1 ,0, 0, 0, 0] 可以是One-hot 向量的一些示例。 与此类似的技术，也用于表示数据，例如统计中的虚拟变量。
这与其他编码方案非常不同，其他编码方案都允许多个位的值为 1。 下表比较了从 0 到 7 的数字在二进制、格雷码和 one-hot 中的表示：
实际上，对于每个 one-hot 向量，我们会问 n 个问题，其中 n 是我们拥有的类别数：
这是数字1吗？ 这是数字2吗？ …这是数字7吗？
每个“0”都是“假”，一旦我们在向量中找到“1”，问题的答案就是“真”。
One-hot 编码将分类特征转换为一种更适合分类和回归算法的格式。 它在需要多种类型数据表示的方法中非常有用。
2 One-Hot编码示例
下面将会通过一些实际的例子来说明一下，对于上面的解释，其实 One-Hot 编码 也可称为 One of N encoding
我们可以从上表中看出，与二进制或格雷码相比，one-hot 表示需要更多的数字。 对于n个数字，one-hot编码只能表示n个值，而Binary或Gray编码可以用n个数字表示2n个值。
- 假设对于学生的性别【男，女】进行编码
根据上面的官方概念，采用 N 位状态寄存器对 N 个状态进行编码，这里的特征有2个，也就是 N = 2，所以可以有下面的表示方式：
男 → rightarrow→ [1, 0] ；
女 → rightarrow→ [0, 1] ； - 假设对于学生的年级【小学，初中，高中】进行编码
如上，可以有如下表示：
小学 → rightarrow→ [1, 0, 0] ；
初中 → rightarrow→ [0, 1, 0] ；
高中 → rightarrow→ [0, 0, 1] ； - 假设对于学生的特长【钢琴，绘画，舞蹈，篮球】进行编码
如上，可以有如下表示：
钢琴 → rightarrow→ [1, 0, 0, 0,] ；
绘画 → rightarrow→ [0, 1, 0, 0] ；
舞蹈 → rightarrow→ [0, 0, 1, 0] ；
篮球 → rightarrow→ [0, 0, 0, 1] ；
那么，如果是这样的一个样本 【男，初中，篮球】，就可以这么表示：[1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1] 。
3 sklearn中的OneHotEncoder
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
# 模拟的训练数据
X = [[0, 0, 2],
[1, 2, 3],
[1, 1, 0],
[0, 0, 1]
]
enc = OneHotEncoder(sparse=False)
enc.fit(X)
# 测试数据
x_test = [[1, 0, 2]]
result = enc.transform(x_test)
print(result)
输出结果：
[[0. 1. 1. 0. 0. 0. 0. 1. 0.]]
上述代码中的有4个训练数据，特征数为3，对应上边的例子，训练数据的第一列都为 0 1 1 0，即对应学生的性别特征【男，女】；第二列 0 2 1 0 正好对应年级特征 【小学，初中，高中】；第三列 2 3 0 1 则正好对应特长这一特征【钢琴，绘画，舞蹈，篮球】；训练数据1：0, 0, 2 表示【男，小学，舞蹈】，其余类似；测试数据 1, 0, 2 表示【女，小学，舞蹈】，我们根据 2 中的示例，可以计算出 One-Hot 编码为：[0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0]，跟代码运行出的编码也是一致的。
4 One-hot编码在机器学习领域的应用
如上所述，计算机不太擅长处理分类数据。 虽然我们很好地理解分类数据，但这是由于计算机不具备的一种先决知识。
大多数机器学习技术和模型使用非常有限的数据集（通常是二进制）。 神经网络消耗数据并产生 0…1 范围内的结果，我们很少会超出该范围。
简而言之，绝大多数机器学习算法都会接收样本数据（“训练数据”），从中提取特征。 基于这些特征，创建了一个数学模型，然后用于进行预测或决策，而无需明确编程来执行这些任务。
一个很好的例子是分类，其中输入在技术上可以是无界的，但输出通常仅限于几个类别。 在二元分类的情况下（假设我们正在教一个神经网络对猫和狗进行分类），我们的映射为 0 代表猫，1 代表狗。
大多数情况下，我们希望对其进行预测的训练数据是分类的，就像上面提到的带有水果的例子一样。 同样，虽然这对我们很有意义，但这些词本身对算法没有意义，因为它不理解它们。
在这些算法中使用one-hot编码来表示数据在技术上不是必需的，但如果我们想要一个有效的实现，它非常有用.
