1.介紹?

      在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，數(shù)據(jù)可以用很多不同的方式表示，自然而然地，每一種方式在某些領(lǐng)域都有其優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。
      由于計(jì)算機(jī)無法處理分類數(shù)據(jù)，因?yàn)檫@些類別對它們沒有意義，如果我們希望計(jì)算機(jī)能夠處理這些信息，就必須準(zhǔn)備好這些信息。
      此操作稱為預(yù)處理。 預(yù)處理的很大一部分是編碼 - 以計(jì)算機(jī)可以理解的方式表示每條數(shù)據(jù)（該名稱的字面意思是“轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)代碼”）。
      在計(jì)算機(jī)科學(xué)的許多分支中，尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)字電路設(shè)計(jì)中，One-Hot Encoding 被廣泛使用。
      在本文中，我們將解釋什么是 one-hot 編碼，并使用一些流行的選擇（Pandas 和 Scikit-Learn）在 Python 中實(shí)現(xiàn)它。 我們還將比較它與計(jì)算機(jī)中其他類型表示的有效性、優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，以及它的應(yīng)用。

2.什么是One-Hot編碼？

      One-hot Encoding 是一種向量表示，其中向量中的所有元素都是 0，除了一個(gè)，它的值是 1，其中 1 表示指定元素類別的布爾值。

      還有一個(gè)類似的實(shí)現(xiàn)，稱為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。 與此類似的技術(shù)，也用于表示數(shù)據(jù)，例如統(tǒng)計(jì)中的虛擬變量。

      這與其他編碼方案非常不同，其他編碼方案都允許多個(gè)位的值為 1。 下表比較了從 0 到 7 的數(shù)字在二進(jìn)制、格雷碼和 one-hot 中的表示：

實(shí)際上，對于每個(gè) one-hot 向量，我們會(huì)問 n 個(gè)問題，其中 n 是我們擁有的類別數(shù)：

      這是數(shù)字1嗎？ 這是數(shù)字2嗎？ ......這是數(shù)字7嗎？

      每個(gè)“0”都是“假”，一旦我們在向量中找到“1”，問題的答案就是“真”。

      One-hot 編碼將分類特征轉(zhuǎn)換為一種更適合分類和回歸算法的格式。 它在需要多種類型數(shù)據(jù)表示的方法中非常有用。

例如，一些向量可能最適合回歸（基于以前的返回值逼近函數(shù)），而一些可能最適合分類（分類為固定集/類，通常是二元的）：

這里我們有六個(gè)分類數(shù)據(jù)的樣本輸入。 此處使用的編碼類型稱為“label encoding”——它非常簡單：我們只需為分類值分配一個(gè) ID。

      我們的計(jì)算機(jī)現(xiàn)在知道如何表示這些類別，因?yàn)樗廊绾翁幚頂?shù)字。 然而，這種編碼方法并不是很有效，因?yàn)樗匀粫?huì)賦予更高的數(shù)字更高的權(quán)重。

      說我們的“Strawberries”類別大于或小于“Apples”是沒有意義的，或者將類別“Lemon”添加到“Peach”會(huì)給我們一個(gè)類別“Orange”，因?yàn)檫@些值不是序數(shù)。

      如果我們用 one-hot 編碼表示這些類別，我們實(shí)際上會(huì)用列替換行。 我們通過為每個(gè)給定類別創(chuàng)建一個(gè)布爾列來實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，其中只有這些列之一可以為每個(gè)樣本取值 1：

我們可以從上表中看出，與二進(jìn)制或格雷碼相比，one-hot 表示需要更多的數(shù)字。 對于n個(gè)數(shù)字，one-hot編碼只能表示n個(gè)值，而Binary或Gray編碼可以用n個(gè)數(shù)字表示2n個(gè)值。

?3.實(shí)現(xiàn)-Pandas?

      讓我們看一個(gè)簡單的示例，說明如何通過 one-hot 編碼方案將數(shù)據(jù)集中的分類列中的值轉(zhuǎn)換為對應(yīng)的數(shù)值。    

我們將創(chuàng)建一個(gè)非常簡單的數(shù)據(jù)集 - 國家及其 ID 的列表：

       在上面的腳本中，我們使用兩個(gè)列表（即 ids 和國家/地區(qū)）創(chuàng)建了一個(gè)Pandas dataframe，稱為 df。 如果您在數(shù)據(jù)幀上調(diào)用 head() 方法，會(huì)看到以下結(jié)果：

Countries列包含分類值。 我們可以使用 get_dummies() 函數(shù)將Countries列中的值轉(zhuǎn)換為one-hot編碼向量：

我們將 Country 作為 get_dummies() 方法的前綴屬性的值傳遞，因此您可以在輸出中的每個(gè)單熱編碼列的標(biāo)題之前看到字符串 Country 前綴。

?4.實(shí)現(xiàn)-Scikit-Learn?

      另一種方法是使用另一個(gè)流行的庫 - Scikit-Learn。 為此，它提供了 OneHotEncoder 類和 LabelBinarizer 類。

首先，導(dǎo)入庫LabelBinarizer：

打印y值：

同樣，我們可以使用支持多列數(shù)據(jù)的 OneHotEncoder 類，與之前的類不同：

5.?One-hot編碼在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的應(yīng)用?

      如上所述，計(jì)算機(jī)不太擅長處理分類數(shù)據(jù)。 雖然我們很好地理解分類數(shù)據(jù)，但這是由于計(jì)算機(jī)不具備的一種先決知識(shí)。

      大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和模型使用非常有限的數(shù)據(jù)集（通常是二進(jìn)制）。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)消耗數(shù)據(jù)并產(chǎn)生 0..1 范圍內(nèi)的結(jié)果，我們很少會(huì)超出該范圍。

      簡而言之，絕大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法都會(huì)接收樣本數(shù)據(jù)（“訓(xùn)練數(shù)據(jù)”），從中提取特征。 基于這些特征，創(chuàng)建了一個(gè)數(shù)學(xué)模型，然后用于進(jìn)行預(yù)測或決策，而無需明確編程來執(zhí)行這些任務(wù)。

      一個(gè)很好的例子是分類，其中輸入在技術(shù)上可以是無界的，但輸出通常僅限于幾個(gè)類別。 在二元分類的情況下（假設(shè)我們正在教一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對貓和狗進(jìn)行分類），我們的映射為 0 代表貓，1 代表狗。

      大多數(shù)情況下，我們希望對其進(jìn)行預(yù)測的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是分類的，就像上面提到的帶有水果的例子一樣。 同樣，雖然這對我們很有意義，但這些詞本身對算法沒有意義，因?yàn)樗焕斫馑鼈儭?/p>

      在這些算法中使用one-hot編碼來表示數(shù)據(jù)在技術(shù)上不是必需的，但如果我們想要一個(gè)有效的實(shí)現(xiàn)，它非常有用。

到此這篇關(guān)于在 Python 中進(jìn)行 One-Hot 編碼的文章就介紹到這了,更多相關(guān) Python 中進(jìn)行 One-Hot 編碼內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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