独热编码

习题预习

1. 什么是One-hot Encoding？
2. One-hot Encoding 主要用于哪些领域？
3. 与其他编码方式相比，One-hot Encoding有哪些优点？
4. One-hot Encoding适用于所有资料类型吗？
5. 如何在Python中进行One-hot Encoding？

说明知识

One-hot Encoding，又称为一位有效编码，是一种将类别型特征转换为数值型特征的方法。该方法通过将每个类别特征映射到一个二元向量，来表示每个类别特征。

举例来说，假设有一个类别特征为"颜色"，可能会包括红色、蓝色、绿色等等。在One-hot Encoding中，我们会将每种颜色都映射到一个对应的二元向量。例如：

• 红色：[1, 0, 0]
• 蓝色：[0, 1, 0]
• 绿色：[0, 0, 1]

这表示对于每个样本，如果它属于红色类别，则该颜色特征对应的值为[1,0,0]；如果它属于绿色类别，则该颜色特征对应的值为[0,0,1]，以此类推。这样，我们可以将原本的颜色特征转换成更适合机器学习算法使用的数值型特征，以进行后续的分析和建模。

条列重点

1. One-hot Encoding是一种将类别型资料转换成数值型资料的方法。
2. 每个类别被转换成一个唯一的二进位向量，向量中只有一个元素是1，其他皆为0。
3. One-hot Encoding的转换能保留类别型资料的顺序关系。
4. One-hot Encoding后的特征离散但维度较高，可能会增加模型复杂度。
5. One-hot Encoding还可以搭配其他特征工程方法使用，例如特征组合、特征选择。

知识测验

1. 將一個包含10個類別的變數進行One-hot Encoding後，會產生多少個新變數？

答案：10個類別產生10個新變數。

2. 將一個包含100個類別的變數進行One-hot Encoding後，如何避免過度增加數據維度？

答案：可以使用PCA等降維方法。

3. 將一個文字變數進行One-hot Encoding後，結果中有多個類別只出現了一次，是否應該將其刪除？

答案：可以考慮刪除，因為過少的類別可能對建立模型沒有幫助。

4. 將一個內容較為複雜的變數進行One-hot Encoding後，應如何避免過度增加數據維度？

答案：可以使用特徵選擇方法，選擇最具有代表性的變數進行One-hot Encoding，或使用其他的特徵轉換方法。

5. 將一個內容不明確的變數進行One-hot Encoding，是否有可能導致結果無意義？

答案：有可能。如果將一個變數中的類別數量過多，而且類別之間沒有明顯區分，那麼One-hot Encoding的結果可能會變得無意義。