深入探究one hot編碼

一、onehot向量

在機器學習領域中，one hot編碼是一種常用的數據表示方式。它能將分類數據轉換成數值向量，從而方便計算機學習和處理。

在進行onehot編碼前，我們需要先將分類數據進行數字化處理。例如，對於顏色這一分類屬性，我們可以使用數字0表示紅色，數字1表示藍色，數字2表示綠色等等。然後，我們可以將這些數字轉化為一系列的二進制向量，其中每一個向量只有一個二進制數為1，其餘位置為0。例如，如果我們使用3bit二進制向量表示，那麼紅色可以被轉化為001，藍色可以被轉化為010，綠色可以被轉化為100，等等。

這些二進制向量就是所謂的onehot向量。通過這種方式，我們可以通過向量計算得出各個分類變量之間的相似性、距離等信息。同時，這些向量也可以作為神經網絡的輸入。

二、one shot

onehot編碼的另一種應用是進行one shot learning。在傳統的機器學習方法中，我們需要給定大量的數據樣本用於學習和訓練。但在現實應用中，我們可能沒有足夠的樣本，而且手動採集和標註樣本也是一項非常耗時的工作。

在這種情況下，one shot learning就變得非常有用。其中，one shot指的是只需要一個樣本，即可訓練和學習出一個分類器。具體來說，我們可以將這個樣本進行onehot編碼，再將其作為神經網絡的輸入，進行訓練和學習。這樣，我們就可以通過一個樣本，快速得出它所屬於的分類。

三、onehotencoder用法

在python中，我們可以使用sklearn庫的OneHotEncoder來進行onehot編碼。首先，我們需要將分類變量進行標籤編碼處理。接下來，我們需要使用fit_transform方法，對標籤編碼後的數據進行onehot編碼處理。

    from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

    # create a OneHotEncoder object
    onehot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False)

    # integer encode
    integer_encoded = integer_encoded.reshape(len(integer_encoded), 1)

    # one hot encode
    onehot_encoded = onehot_encoder.fit_transform(integer_encoded)
    print(onehot_encoded)

四、onehot code

接下來，我們可以使用numpy庫生成一些隨機數據，並對其進行onehot編碼處理。

    import numpy as np

    # define example
    data = np.random.randint(0, 10, size=(10))
    print(data)

    # integer encode
    label_encoder = LabelEncoder()
    integer_encoded = label_encoder.fit_transform(data)
    print(integer_encoded)

    # binary encode
    onehot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
    integer_encoded = integer_encoded.reshape(len(integer_encoded), 1)
    onehot_encoded = onehot_encoder.fit_transform(integer_encoded)
    print(onehot_encoded)

五、onehot狀態

onehot編碼有時也會遇到一些問題。在一些特定的問題中，我們可能會遇到具有大量取值的分類數據，這會導致onehot編碼的向量非常大，從而佔用大量的內存空間。

為了解決這個問題，除了onehot編碼之外，我們還可以使用二進制編碼或哈希編碼。這些編碼方式可以在保證較少信息損失的同時，將向量長度縮短到一個相對較小的規模。

六、onehot可以轉換string

值得一提的是，我們也可以對字符串類型的數據進行onehot編碼。這裡我們可以使用pandas庫進行操作。具體來說，我們可以使用get_dummies方法對字符串類型的列進行onehot編碼處理。

    import pandas as pd

    # define example
    data = pd.DataFrame({'color': ['red', 'green', 'blue', 'red', 'green']})
    print(data)

    # binary encode
    pd.get_dummies(data)

七、總結

通過本文的講解，我們了解了onehot編碼的基本概念和應用場景，並給出了相關的python代碼實例。同時，我們也介紹了一些解決onehot編碼問題的方法，如二進制編碼和哈希編碼。最後，我們還簡要介紹了如何對字符串類型的數據進行onehot編碼處理。