編者按：數(shù)據(jù)科學家Rakshith Vasudev簡要解釋了one hot編碼這一機器學習中極為常見的技術。

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你可能在有關機器學習的很多文檔、文章、論文中接觸到“one hot編碼”這一術語。本文將科普這一概念，介紹one hot編碼到底是什么。

一句話概括：one hot編碼是將類別變量轉(zhuǎn)換為機器學習算法易于利用的一種形式的過程。

通過例子可能更容易理解這個概念。

假設我們有一個迷你數(shù)據(jù)集：

其中，類別值是分配給數(shù)據(jù)集中條目的數(shù)值編號。比如，如果我們在數(shù)據(jù)集中新加入一個公司，那么我們會給這家公司一個新類別值4。當獨特的條目增加時，類別值將成比例增加。

在上面的表格中，類別值從1開始，更符合日常生活中的習慣。實際項目中，類別值從0開始（因為大多數(shù)計算機系統(tǒng)計數(shù)），所以，如果有N個類別，類別值為0至N-1.

sklear的LabelEncoder可以幫我們完成這一類別值分配工作。

現(xiàn)在讓我們繼續(xù)討論one hot編碼，將以上數(shù)據(jù)集one hot編碼后，我們得到的表示如下：

在我們繼續(xù)之前，你可以想一下為什么不直接提供標簽編碼給模型訓練就夠了？為什么需要one hot編碼？

標簽編碼的問題是它假定類別值越高，該類別更好?！暗鹊?，什么！”

讓我解釋一下：根據(jù)標簽編碼的類別值，我們的迷你數(shù)據(jù)集中VW > Acura > Honda。比方說，假設模型內(nèi)部計算平均值（神經(jīng)網(wǎng)絡中有大量加權平均運算），那么1 + 3 = 4，4 / 2 = 2. 這意味著：VW和Honda平均一下是Acura。毫無疑問，這是一個糟糕的方案。該模型的預測會有大量誤差。

我們使用one hot編碼器對類別進行“二進制化”操作，然后將其作為模型訓練的特征，原因正在于此。

當然，如果我們在設計網(wǎng)絡的時候考慮到這點，對標簽編碼的類別值進行特別處理，那就沒問題。不過，在大多數(shù)情況下，使用one hot編碼是一個更簡單直接的方案。

另外，如果原本的標簽編碼是有序的，那one hot編碼就不合適了——會丟失順序信息。

最后，我們用一個例子總結下本文：

假設“花”的特征可能的取值為daffodil（水仙）、lily（百合）、rose（玫瑰）。one hot編碼將其轉(zhuǎn)換為三個特征：is_daffodil、is_lily、is_rose，這些特征都是二進制的。