一、OneHotEncoder 简介
OneHotEncoder 是一种经典的特征编码器，常用于将分类变量转换为数值特征。它将每个分类变量扩展为一个多维的数值特征向量，并将其中一个值设置为 1，其余均为 0。这个 1 的位置对应于该分类变量的编码。
OneHotEncoder 常用于分类特征转换，在机器学习中应用广泛。它被广泛用于文本相关任务，如自然语言处理、神经网络及深度学习中的特征编码。
二、使用方法
在 Python 中，可以使用 sklearn.preprocessing 库中的 OneHotEncoder 函数进行编码。
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
# 创建 OneHotEncoder 对象
encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
# 将分类变量 X 转换为数值特征 Y
X = [['北京', '上海', '广州'], ['上海', '深圳', '北京'], ['深圳', '北京', '广州']]
Y = encoder.fit_transform(X)
print(Y)
在这个示例中，我们创建了一个 OneHotEncoder 对象 encoder，将分类变量 X 编码为数值特征 Y。这个结果 Y 是一个多维数组，每一行对应一个输入，每一列对应一个分类变量，其中只有一个值为 1，其他的都是 0。
三、OneHotEncoder 的参数
OneHotEncoder 支持多个参数调整，可以让编码更加准确。下面介绍几个重要的参数。
sparse
OneHotEncoder 默认返回一个稀疏矩阵（scipy.sparse.csr_matrix），通常用于大型数据集。如果设置 sparse=False，则返回一个完整的矩阵（numpy.ndarray）。
# 创建 OneHotEncoder 对象，设置 sparse=False
encoder = OneHotEncoder(sparse=False)handle_unknown
OneHotEncoder 默认情况下不支持对新的未知值（”unknown”）进行编码。通过设置 handle_unknown=”ignore” 可以忽略未知值。
# 创建 OneHotEncoder 对象，设置 handle_unknown="ignore"
encoder = OneHotEncoder(handle_unknown="ignore")n_values
OneHotEncoder 默认情况下会自动计算每个分类变量的可能值的数量，但对于某些分类变量，必须手动指定它们的值的数量。可以使用 n_values 属性设置每个变量的值的数量。
# 创建 OneHotEncoder 对象，设置 n_values=[3, 4]
encoder = OneHotEncoder(n_values=[3, 4])四、总结
OneHotEncoder 是一个常用的特征编码器，可以将分类变量转换为数值特征。它通常用于文本相关任务，在机器学习中应用广泛。
在使用 OneHotEncoder 时，可以根据不同的情况选择不同的参数进行调整，以提高编码的准确性和效率。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/245910.html
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