OneHotEncoder() - Python

OneHotEncoder() 是 Python 编程语言中的一个函数，它通常用于将分类数据（例如字符串）编码成数字。在机器学习中，将分类数据编码为数字是一种很常见的技术，因为许多算法不能直接处理字符串类型的数据。

使用示例

下面是一个使用 OneHotEncoder() 的示例：

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
import numpy as np

# 原始数据
data = np.array([['Male', 1], ['Female', 3], ['Female', 2]])

# 创建 OneHotEncoder 对象
encoder = OneHotEncoder()

# 对数据进行编码
encoded_data = encoder.fit_transform(data).toarray()

print(encoded_data)

输出：

[[ 1.  0.  1.  0.  0.  1.]
 [ 0.  1.  0.  0.  1.  0.]
 [ 0.  1.  0.  1.  0.  0.]]

在上面的示例中，我们使用 OneHotEncoder() 将原始数据中的第一列（"Male" 或 "Female"）和第二列（数字）转换为数字。

参数解释

OneHotEncoder() 可以接受多个参数，下面是一些常用的参数：

• categories: 可以是 "auto"、"legacy" 或一个数组。如果是数组，则应该是一个包含每个特征的类别的列表。

• drop: 默认为 "first"，表示删除第一个类别。也可以指定为 None 不删除，或删除其他类别（例如 "if_binary" 删除一个特征中的二元分类）。

• sparse: 默认为 True，表示返回稀疏矩阵（元素为 0 的位置不存储），可以节省内存空间。也可以设置为 False 返回密集矩阵（元素为 0 的位置存储为 0）。

总结

OneHotEncoder() 是一种实用的转换工具，可以将分类特征转换为数字，以便进行机器学习模型的训练和预测。它有多种参数可供调整，可以根据具体情况进行设置。