一种热编码 - Python

在机器学习和深度学习中，热编码是一种非常常见的编码方式，用于将离散型数据转换为可以使用的数值数据。在 Python 中，我们可以使用一种叫做 One-Hot Encoding 的方法进行热编码。

One-Hot Encoding

One-Hot Encoding，顾名思义，是将一个变量转化为只有一位是 1，其他位是 0 的二进制数。例如，有一个类别变量“颜色”，包括“红、黄、蓝”，我们可以将其转化为 [1, 0, 0]、“黄”转化为 [0, 1, 0]、“蓝”转化为 [0, 0, 1]。这种编码方式可以用于神经网络、逻辑回归等。

在 Python 中，我们可以使用 pandas 库的 get_dummies() 函数进行 One-Hot Encoding。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'颜色': ['红', '黄', '红', '蓝', '黄']})
dummies = pd.get_dummies(df['颜色'], prefix='颜色')
df = pd.concat([df, dummies], axis=1)
df = df.drop(['颜色'], axis=1)
print(df)

输出结果为：

   颜色_红  颜色_蓝  颜色_黄
0      1      0      0
1      0      0      1
2      1      0      0
3      0      1      0
4      0      0      1

以上代码中，我们首先使用 pandas 创建一个 DataFrame，并包含一个叫做“颜色”的列。然后，我们可以使用 get_dummies() 函数对该列进行 One-Hot Encoding，同时设置前缀为“颜色”（可选）。最后，我们将编码后的数据与原始数据进行合并，并删除原始数据中的类别变量“颜色”。

小结

One-Hot Encoding 是一种将离散型数据转换为数值型数据的编码方式，可以用于深度学习、神经网络、逻辑回归等。在 Python 中，我们可以使用 pandas 库的 get_dummies() 函数进行 One-Hot Encoding。