在 Python 中進行 One-Hot 編碼

1.介紹​

      在電腦科學中，資料可以用很多不同的方式表示，自然而然地，每一種方式在某些領域都有其優點和缺點。
      由於計算機無法處理分類資料，因為這些類別對它們沒有意義，如果我們希望計算機能夠處理這些資訊，就必須準備好這些資訊。
      此操作稱為預處理。 預處理的很大一部分是編碼 - 以計算機可以理解的方式表示每條資料（該名稱的字面意思是“轉換為計算機程式碼”）。
      在電腦科學的許多分支中，尤其是機器學習和數位電路設計中，One-Hot Encoding 被廣泛使用。
      在本文中，我們將解釋什麼是 one-hot 編碼，並使用一些流行的選擇（Pandas 和 Scikit-Learn）在 Python 中實現它。 我們還將比較它與計算機中其他型別表示的有效性、優點和缺點，以及它的應用。

2.什麼是One-Hot編碼？

      One-hot Encoding 是一種向量表示，其中向量中的所有元素都是 0，除了一個，它的值是 1，其中 1 表示指定元素類別的布林值。

      還有一個類似的實現，稱為One-Cold Encoding，其中向量中的所有元素都是 1，除了 1 的值是 0。

      例如，[0, 0, 0, 1, 0] 和 [1 ,0, 0, 0, 0] 可以是One-hot 向量的一些範例。 與此類似的技術，也用於表示資料，例如統計中的虛擬變數。

      這與其他編碼方案非常不同，其他編碼方案都允許多個位的值為 1。 下表比較了從 0 到 7 的數位在二進位制、格雷碼和 one-hot 中的表示：

實際上，對於每個 one-hot 向量，我們會問 n 個問題，其中 n 是我們擁有的類別數：

      這是數位1嗎？ 這是數位2嗎？ ......這是數位7嗎？

      每個“0”都是“假”，一旦我們在向量中找到“1”，問題的答案就是“真”。

      One-hot 編碼將分類特徵轉換為一種更適合分類和迴歸演演算法的格式。 它在需要多種型別資料表示的方法中非常有用。

例如，一些向量可能最適合迴歸（基於以前的返回值逼近函數），而一些可能最適合分類（分類為固定集/類，通常是二元的）：

這裡我們有六個分類資料的樣本輸入。 此處使用的編碼型別稱為“label encoding”——它非常簡單：我們只需為分類值分配一個 ID。

      我們的計算機現在知道如何表示這些類別，因為它知道如何處理數位。 然而，這種編碼方法並不是很有效，因為它自然會賦予更高的數位更高的權重。

      說我們的“Strawberries”類別大於或小於“Apples”是沒有意義的，或者將類別“Lemon”新增到“Peach”會給我們一個類別“Orange”，因為這些值不是序數。

      如果我們用 one-hot 編碼表示這些類別，我們實際上會用列替換行。 我們通過為每個給定類別建立一個布林列來實現這一點，其中只有這些列之一可以為每個樣本取值 1：

我們可以從上表中看出，與二進位制或格雷碼相比，one-hot 表示需要更多的數位。 對於n個數位，one-hot編碼只能表示n個值，而Binary或Gray編碼可以用n個數位表示2n個值。

​3.實現-Pandas​

      讓我們看一個簡單的範例，說明如何通過 one-hot 編碼方案將資料集中的分類列中的值轉換為對應的數值。    

我們將建立一個非常簡單的資料集 - 國家及其 ID 的列表：

       在上面的指令碼中，我們使用兩個列表（即 ids 和國家/地區）建立了一個Pandas dataframe，稱為 df。 如果您在資料框上呼叫 head() 方法，會看到以下結果：

Countries列包含分類值。 我們可以使用 get_dummies() 函數將Countries列中的值轉換為one-hot編碼向量：

我們將 Country 作為 get_dummies() 方法的字首屬性的值傳遞，因此您可以在輸出中的每個單熱編碼列的標題之前看到字串 Country 字首。

​4.實現-Scikit-Learn​

      另一種方法是使用另一個流行的庫 - Scikit-Learn。 為此，它提供了 OneHotEncoder 類和 LabelBinarizer 類。

首先，匯入庫LabelBinarizer：

列印y值：

同樣，我們可以使用支援多列資料的 OneHotEncoder 類，與之前的類不同：

5.​One-hot編碼在機器學習領域的應用​

      如上所述，計算機不太擅長處理分類資料。 雖然我們很好地理解分類資料，但這是由於計算機不具備的一種先決知識。

      大多數機器學習技術和模型使用非常有限的資料集（通常是二進位制）。 神經網路消耗資料併產生 0..1 範圍內的結果，我們很少會超出該範圍。

      簡而言之，絕大多數機器學習演演算法都會接收樣本資料（“訓練資料”），從中提取特徵。 基於這些特徵，建立了一個數學模型，然後用於進行預測或決策，而無需明確程式設計來執行這些任務。

      一個很好的例子是分類，其中輸入在技術上可以是無界的，但輸出通常僅限於幾個類別。 在二元分類的情況下（假設我們正在教一個神經網路對貓和狗進行分類），我們的對映為 0 代表貓，1 代表狗。

      大多數情況下，我們希望對其進行預測的訓練資料是分類的，就像上面提到的帶有水果的例子一樣。 同樣，雖然這對我們很有意義，但這些詞本身對演演算法沒有意義，因為它不理解它們。

      在這些演演算法中使用one-hot編碼來表示資料在技術上不是必需的，但如果我們想要一個有效的實現，它非常有用。

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