本文主要向大家介绍机器学习入门之机器学习实战：数据预处理之独热编码（One-Hot Encoding）了，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习机器学习入门有所帮助。

在很多机器学习任务中，特征并不总是连续值，而有可能是分类值。
例如，考虑一下的三个特征：

  ["male", "female"]
  ["from Europe", "from US", "from Asia"]
  ["uses Firefox", "uses Chrome", "uses Safari", "uses 
  Internet Explorer"]
如果将上述特征用数字表示，效率会高很多。例如：

  ["male", "from US", "uses Internet Explorer"] 表示为[0, 1, 
  3]
  ["female", "from Asia", "uses Chrome"]表示为[1, 2, 1]
但是，即使转化为数字表示后，上述数据也不能直接用在我们的分类器中。因为，分类器往往默认数据数据是连续的，并且是有序的。但是，按照我们上述的表示，数字并不是有序的，而是随机分配的。
独热编码
为了解决上述问题，其中一种可能的解决方法是采用独热编码（One-Hot Encoding）。
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，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。
例如：

  自然状态码为：000,001,010,011,100,101
  独热编码为：000001,000010,000100,001000,010000,100000
可以这样理解，对于每一个特征，如果它有m个可能值，那么经过独热编码后，就变成了m个二元特征。并且，这些特征互斥，每次只有一个激活。因此，数据会变成稀疏的。
这样做的好处主要有：

  
  解决了分类器不好处理属性数据的问题
  
  在一定程度上也起到了扩充特征的作用
举例
我们基于python和Scikit-learn写一个简单的例子：

  from sklearn import preprocessing
  enc = preprocessing.OneHotEncoder()
  enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2, 1], [1, 0, 2]])
  enc.transform([[0, 1, 3]]).toarray()
输出结果：

  array([[ 1.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  
  0.,  0.,  1.]]),布布扣,bubuko.com

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