什么是 One Hot Design？

在计算机科学和电子学领域，有一些方法是用来表示数据的，因此可以在机器和计算机中使用。这些方法称为编码方案。 One-hot 编码是这些方法之一。

在本文中，我们将讨论单热编码、它的工作原理、应用程序等。

在对数据变量进行分类的过程中使用了一种热编码，因此它们可以用于机器学习算法以做出更好的预测。因此，我们在 one-hot 编码中所做的是将每个分类值转换为不同的列，并为每列提供一个二进制值，0 或 1。每个整数值代表一个二进制向量。

为了更好地理解它，让我们看一个下面的例子：

Type	AB_ one-hot	BC_ one-hot	CD_ one-hot
AB	1	0	0
BC	0	1	0
CD	0	0	1
AB	0	0	0

为了清楚这一点，让我们再举一个例子，假设我们有一些黄色和绿色的值。在 one-hot 的帮助下，我们可以给黄色为 0 和绿色为 1 的数值。

在这里，一旦我们已经给出了数值，下一步就是创建一个二进制向量，它显示我们给出的数值。在这里，向量将显示 2 作为长度，因为我们已经提交了 2 个值。

因此，它会将 [1,0] 显示为二进制向量中黄色的值，而绿色的值将显示为 [0,1]。

在这里，我们可以通过比较下表中整数 0-4 在二进制、格雷码和 one-hot 中的表示来理解这个概念：

Decimal	Binary	Grey code	One-hot
0	000	000	0000000
1	001	001	0000001
2	010	011	0000010
3	011	010	0000100
4	100	110	0001000
5	101	111	0010000
6	110	110	0100000
7	111	100	1000000

One-hot 编码被广泛应用于许多不同的应用中，例如电子、机器学习、数字电路等。使用 one-hot 的一些最常见的应用是

机器学习是一种用于数据分析的方法。这个过程包括调整模型和让程序有机地学习。从技术上讲，它涉及算法的结构化，该算法按顺序采用模型并提高其质量以进行预测。

机器学习的思想主要基于计算机与人类语言之间的交互。它包括语音识别和理解，

机器学习常用的一些领域是保险理赔分析、生物信息学和医学诊断、图像处理和模式识别、搜索引擎、金融市场分析等。

为什么 One-Hot 编码在机器学习中很重要？

一种热编码是一种有用的方法，用于彼此没有关系的数据类型。在机器学习算法中，整数的顺序是首选。用明确的话来说，它读取的数字越大越好，然后越低。

在某些情况下，给定的输入数据可能没有正确的分类值顺序，这可能会导致性能问题并导致预测错误。

因此，为了防止此类问题，one-hot 编码起着重要作用。为了更清楚地理解它，让我们看看如何将分类数据转换为数值数据。

通过以下步骤，我们可以将分类数据转换为数值数据。

One-hot 编码也可用于电子产品，其中电压可用于表示模拟或数字输出线上的值。

例如，逻辑门电路由具有数字输入的互连“节点”的大型网络组成，从而产生数字输出。在不使用任何解码的情况下，这似乎是表示输出状态的更好选择。

逻辑门电路

One-hot 编码用于各种不同的数字电路来表示它们的 I/O 值。例如，它可以用于表示状态机的状态。同样，如果选择了另一种表示，例如灰色或二进制，则需要解码器来识别状态。但是对于 one-hot，状态机不需要解码器，因为如果第 n 位为高，则机器在逻辑上处于第 n 状态。

环形计数器可以被认为是有限状态机的一个很好的例子。一个触发器的输出连接到另一个触发器的输入。

第一个计数器代表第一个状态，第二个表示第二个状态，同样是连续的。一开始，机器中的每个触发器都设置为“0”，除了第一个，它显示值“1”。

当下一个时钟沿到达触发器时，一个“热”位被移动到第二个触发器。 '热'位以这种方式连续，直到机器在返回第一个状态后到达最后一个状态。

适用于机器学习： one-hot 编码的第一个也是最重要的优点是它可以工作。一种热编码旨在处理分类数据变量，以便它们可用于机器学习算法以做出更好的预测。
将数据转换为二进制值： One-hot 用于将每个分类值转换为不同的分类列，它给出一个二进制值，0 或 1，而不是序数。
实施的简单性：这种方法实施起来简单直接。而且，比其他方法更容易理解。
解码数据所需的时间更少：众所周知，使用 one-hot 编码是一种更快的方法，因为与其他方法相比，解码数据所需的时间更少。