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one-hot编码的作用
使用one-hot编码，将离散特征的取值扩展到了欧式空间，离散特征的某个取值就对应欧式空间的某个点
将离散特征通过one-hot编码映射到欧式空间，是因为，在回归，分类，聚类等机器学习算法中，特征之间距离的计算或相似度的计算是非常重要的，而我们常用的距离或相似度的计算都是在欧式空间的相似度计算，计算余弦相似性，基于的就是欧式空间。
sklearn的一个例子
from sklearn import preprocessing enc = preprocessing.OneHotEncoder() enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2, 1], [1, 0, 2]]) print(enc.n_values_)//每个特征对应的大位数 print(enc.transform([[0,1,3]]).toarray()) print(enc.transform([[0,1,1]]).toarray())
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