one-hot enconding，类别型特征，非数值型特征。

        在计算广告领域，对于CTR,CVR，反作弊等内容时，对于categorical features，时常会用one-hot enconding 的处理方法。

借用互联网已有的博客，

在很多机器学习任务中，特征并不总是连续值，而有可能是分类值。

例如，考虑一下的三个特征：

["male", "female"]

["from Europe", "from US", "from Asia"]

["uses Firefox", "uses Chrome", "uses Safari", "uses Internet Explorer"]

如果将上述特征用数字表示，效率会高很多。例如：

["male", "from US", "uses Internet Explorer"] 表示为[0, 1, 3]

["female", "from Asia", "uses Chrome"]表示为[1, 2, 1]

但是，即使转化为数字表示后，上述数据也不能直接用在我们的分类器中。因为，分类器往往默认数据数据是连续的，并且是有序的。但是，按照我们上述的表示，数字并不是有序的，而是随机分配的。

独热编码

为了解决上述问题，其中一种可能的解决方法是采用独热编码（One-Hot Encoding）。

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，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。

例如：

自然状态码为：000,001,010,011,100,101

独热编码为：000001,000010,000100,001000,010000,100000

可以这样理解，对于每一个特征，如果它有m个可能值，那么经过独热编码后，就变成了m个二元特征。并且，这些特征互斥，每次只有一个激活。因此，数据会变成稀疏的。

这样做的好处主要有：

1. 解决了分类器不好处理属性数据的问题

2. 在一定程度上也起到了扩充特征的作用

举例

我们基于python和Scikit-learn写一个简单的例子：

from sklearn import preprocessing

enc = preprocessing.OneHotEncoder()

enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2, 1], [1, 0, 2]])

enc.transform([[0, 1, 3]]).toarray()

输出结果：

array([[ 1.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  1.]])

即对于  F1 F2 F3

   0   0   3

   1   1   0

   1   0   2

可以编码成2+2+4 = 8个特征。

补充：

对于one-hot enconding 之后还可以进行特征筛选，比如enconding 之后有1000维特征，其中有500维是表现不好的，可以把表现不好的归为一维。

所以得到 500+1 维特征，不仅压缩特征。