最近学习机器学习，接触到独热编码相关内容，参考了一些资料，加上自己的思考，做出了如下总结。
一、什么是独热编码
独热编码，即 One-Hot 编码，又称一位有效编码，其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都有它独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。（百度百科）
说起来这么复杂，举个例子就很容易理解了：
比如颜色特征有3种：红色、绿色和黄色，转换成独热编码分别表示为（此时上述描述中的N=3）：001, 010, 100。（当然转换成100, 010, 001也可以，只要有确定的一一对应关系即可）
红色、绿色和黄色分别转换成1, 2, 3行不行，一般不这样处理，这样处理也不叫独热编码了，只能说是文本转换成数字，具体原因可以往下看。
二、为什么要使用独热编码
在机器学习算法中，一般是通过计算特征之间距离或相似度来实现分类、回归的。一般来说，距离或相似度都是在欧式空间计算余弦相似性得到。
对于上述的离散型颜色特征，1、2、3编码方式就无法用在机器学习中，因为它们之间存在大小关系，而实际上各颜色特征之间并没有大小关系，红色>绿色??? 所以，独热编码便发挥出了作用，特征之间的计算会更加合理。
三、独热编码的优缺点
优点：为处理离散型特征提供了方法，在一定程度上扩充了特征属性。
缺点：当特征的类别很多时，特征空间会变得非常大，在这种情况下，一般可以用PCA来减少维度。
四、什么时候不需要使用独热编码
1、离散特征的取值之间没有大小意义时，可以使用独热编码。
当离散特征的取值之间有大小意义或者有序时，比如衣服尺寸: [X, XL, XXL]，那么就不能使用独热编码，而使用数值的映射{X: 1, XL: 2, XXL: 3}。
2、如果特征是离散的，并且不用独热编码就可以很合理的计算出距离，就没必要进行独热编码。
3、有些并不是基于向量空间度量的算法，数值只是类别符号，没有偏序关系，就不用进行独热编码。
五、如何用Python实现独热编码
方式一：get_dummies 官方文档
将类别变量转换成虚拟变量/指示变量，也叫哑变量。
pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None,
sparse=False, drop_first=False, dtype=None)各参数的含义：
data: array-like, Series, or DataFrame
prefix: string, list of strings, or dict of strings, default None
prefix_sep: str, default ‘_’ (转换后列名的前缀)
dummy_na: bool, default False（增加一列表示空缺值，如果False就忽略空缺值）
columns: list-like, default None （指定需要实现类别转换的列名）
sparse: bool, default False
drop_first: bool, default False （获得k中的k-1个类别值，去除第一个）
dtype: dtype, default np.uint8
——举例子：
方式二：sklearn
Sklearn提供了一个编码器OneHotEncoder，用于将整数分类值转换成独热向量。
一共有4个值，3个特征：
对于第1个特征，也即第1列 [0, 1, 0, 1]，有0、1两种取值，对应的编码为10, 01；
对于第2个特征，也即第2列 [0, 1, 2, 0]，有0、1、2三种取值，对应的编码为100, 010, 001；
对于第3个特征，也即第3列 [3, 0, 1, 2]，有0、1、2、3四种取值，对应的编码为1000, 0100, 0010, 0001。
需要转换的是[0, 1, 2]，对应的结果为100100010。
在sklearn中，可以先通过factorize()将文本转换为整数分类，然后通过OneHotEncoder将整数分类转换为独热向量。当然，也可以使用CategoricalEncoder类一步到位。
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