one-hot 编码_onehot与哑变量

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详解one-hot编码

一、什么是one-hot编码？

One-Hot编码，又称为一位有效编码，主要是采用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候只有一位有效。

One-Hot编码是分类变量作为二进制向量的表示。这首先要求将分类值映射到整数值。然后，每个整数值被表示为二进制向量，除了整数的索引之外，它都是零值，它被标记为1。

二、one-hot编码过程详解

比如我们要对 “hello world” 进行one-hot编码，怎么做呢？

1.确定要编码的对象–hello world，

2.确定分类变量–h  e  l  l  o  空格  w  o  r  l  d，共27种类别（26个小写字母 + 空格，）；

3.以上问题就相当于，有11个样本，每个样本有27个特征，将其转化为二进制向量表示，

这里有一个前提，特征排列的顺序不同，对应的二进制向量亦不同（比如我把空格放在第一列和a放第一列，one-hot编码结果肯定是不同的）

因此我们必须要事先约定特征排列的顺序：

1.、27种特征首先进行整数编码：a–0，b–1，c–2，……，z–25，空格–26

2、27种特征按照整数编码的大小从前往后排列

得到的one-hot编码如下：

再比如：我们要对[“中国”, “美国”, “日本”]进行one-hot编码，

怎么做呢？

1.确定要编码的对象–[“中国”, “美国”, “日本”, “美国”]，

2.确定分类变量–中国    美国    日本，共3种类别；

3.以上问题就相当于，有3个样本，每个样本有3个特征，将其转化为二进制向量表示，

我们首先进行特征的整数编码：中国–0，美国–1，日本–2，并将特征按照从小到大排列

得到one-hot编码如下：

[“中国”, “美国”, “日本”, “美国”]  —>   [[1,0,0], [0,1,0], [0,0,1], [0,1,0]]

三、为什么需要one-hot编码？

one hot编码是将类别变量转换为机器学习算法易于利用的一种形式的过程。

上面的 hello world 相当于多分类的问题（27分类），每个样本只对应于一个类别（即只在对应的特征处值为1，其余地方值为0），而我们的分类结果，得到的往往是隶属于某个类别的概率，这样在进行损失函数（例如交叉熵损失）或准确率计算时，变得非常方便

四、one-hot编码的缺陷

one-hot编码要求每个类别之间相互独立，如果之间存在某种连续型的关系，或许使用distributed respresentation（分布式）更加合适。