深入探究one hot编码

一、onehot向量

在机器学习领域中，one hot编码是一种常用的数据表示方式。它能将分类数据转换成数值向量，从而方便计算机学习和处理。

在进行onehot编码前，我们需要先将分类数据进行数字化处理。例如，对于颜色这一分类属性，我们可以使用数字0表示红色，数字1表示蓝色，数字2表示绿色等等。然后，我们可以将这些数字转化为一系列的二进制向量，其中每一个向量只有一个二进制数为1，其余位置为0。例如，如果我们使用3bit二进制向量表示，那么红色可以被转化为001，蓝色可以被转化为010，绿色可以被转化为100，等等。

这些二进制向量就是所谓的onehot向量。通过这种方式，我们可以通过向量计算得出各个分类变量之间的相似性、距离等信息。同时，这些向量也可以作为神经网络的输入。

二、one shot

onehot编码的另一种应用是进行one shot learning。在传统的机器学习方法中，我们需要给定大量的数据样本用于学习和训练。但在现实应用中，我们可能没有足够的样本，而且手动采集和标注样本也是一项非常耗时的工作。

在这种情况下，one shot learning就变得非常有用。其中，one shot指的是只需要一个样本，即可训练和学习出一个分类器。具体来说，我们可以将这个样本进行onehot编码，再将其作为神经网络的输入，进行训练和学习。这样，我们就可以通过一个样本，快速得出它所属于的分类。

三、onehotencoder用法

在python中，我们可以使用sklearn库的OneHotEncoder来进行onehot编码。首先，我们需要将分类变量进行标签编码处理。接下来，我们需要使用fit_transform方法，对标签编码后的数据进行onehot编码处理。

    from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

    # create a OneHotEncoder object
    onehot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False)

    # integer encode
    integer_encoded = integer_encoded.reshape(len(integer_encoded), 1)

    # one hot encode
    onehot_encoded = onehot_encoder.fit_transform(integer_encoded)
    print(onehot_encoded)

四、onehot code

接下来，我们可以使用numpy库生成一些随机数据，并对其进行onehot编码处理。

    import numpy as np

    # define example
    data = np.random.randint(0, 10, size=(10))
    print(data)

    # integer encode
    label_encoder = LabelEncoder()
    integer_encoded = label_encoder.fit_transform(data)
    print(integer_encoded)

    # binary encode
    onehot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
    integer_encoded = integer_encoded.reshape(len(integer_encoded), 1)
    onehot_encoded = onehot_encoder.fit_transform(integer_encoded)
    print(onehot_encoded)

五、onehot状态

onehot编码有时也会遇到一些问题。在一些特定的问题中，我们可能会遇到具有大量取值的分类数据，这会导致onehot编码的向量非常大，从而占用大量的内存空间。

为了解决这个问题，除了onehot编码之外，我们还可以使用二进制编码或哈希编码。这些编码方式可以在保证较少信息损失的同时，将向量长度缩短到一个相对较小的规模。

六、onehot可以转换string

值得一提的是，我们也可以对字符串类型的数据进行onehot编码。这里我们可以使用pandas库进行操作。具体来说，我们可以使用get_dummies方法对字符串类型的列进行onehot编码处理。

    import pandas as pd

    # define example
    data = pd.DataFrame({'color': ['red', 'green', 'blue', 'red', 'green']})
    print(data)

    # binary encode
    pd.get_dummies(data)

七、总结

通过本文的讲解，我们了解了onehot编码的基本概念和应用场景，并给出了相关的python代码实例。同时，我们也介绍了一些解决onehot编码问题的方法，如二进制编码和哈希编码。最后，我们还简要介绍了如何对字符串类型的数据进行onehot编码处理。