深入探究 OneHotEncoder

一、OneHotEncoder 簡介

OneHotEncoder 是一種經典的特徵編碼器，常用於將分類變數轉換為數值特徵。它將每個分類變數擴展為一個多維的數值特徵向量，並將其中一個值設置為 1，其餘均為 0。這個 1 的位置對應於該分類變數的編碼。

OneHotEncoder 常用於分類特徵轉換，在機器學習中應用廣泛。它被廣泛用於文本相關任務，如自然語言處理、神經網路及深度學習中的特徵編碼。

二、使用方法

在 Python 中，可以使用 sklearn.preprocessing 庫中的 OneHotEncoder 函數進行編碼。

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

# 創建 OneHotEncoder 對象
encoder = OneHotEncoder(sparse=False)

# 將分類變數 X 轉換為數值特徵 Y
X = [['北京', '上海', '廣州'], ['上海', '深圳', '北京'], ['深圳', '北京', '廣州']]
Y = encoder.fit_transform(X)

print(Y)

在這個示例中，我們創建了一個 OneHotEncoder 對象 encoder，將分類變數 X 編碼為數值特徵 Y。這個結果 Y 是一個多維數組，每一行對應一個輸入，每一列對應一個分類變數，其中只有一個值為 1，其他的都是 0。

三、OneHotEncoder 的參數

OneHotEncoder 支持多個參數調整，可以讓編碼更加準確。下面介紹幾個重要的參數。

sparse

OneHotEncoder 默認返回一個稀疏矩陣（scipy.sparse.csr_matrix），通常用於大型數據集。如果設置 sparse=False，則返回一個完整的矩陣（numpy.ndarray）。

# 創建 OneHotEncoder 對象，設置 sparse=False
encoder = OneHotEncoder(sparse=False)

handle_unknown

OneHotEncoder 默認情況下不支持對新的未知值（”unknown”）進行編碼。通過設置 handle_unknown=”ignore” 可以忽略未知值。

# 創建 OneHotEncoder 對象，設置 handle_unknown="ignore"
encoder = OneHotEncoder(handle_unknown="ignore")

n_values

OneHotEncoder 默認情況下會自動計算每個分類變數的可能值的數量，但對於某些分類變數，必須手動指定它們的值的數量。可以使用 n_values 屬性設置每個變數的值的數量。

# 創建 OneHotEncoder 對象，設置 n_values=[3, 4]
encoder = OneHotEncoder(n_values=[3, 4])

四、總結

OneHotEncoder 是一個常用的特徵編碼器，可以將分類變數轉換為數值特徵。它通常用於文本相關任務，在機器學習中應用廣泛。

在使用 OneHotEncoder 時，可以根據不同的情況選擇不同的參數進行調整，以提高編碼的準確性和效率。