OneHotEncoder独热编码和 LabelEncoder标签编码
转自https://www.cnblogs.com/king-lps/p/7846414.html
独热码的例子：
enc = preprocessing.OneHotEncoder()
enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2, 1], [1, 0, 2]]) # fit来学习编码
enc.transform([[0, 1, 3]]).toarray() # 进行编码
输出：array([[ 1., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 1.]])
数据矩阵是4*3，即4个数据，3个特征维度。
0 0 3 观察左边的数据矩阵，第一列为第一个特征维度，有两种取值0\1. 所以对应编码方式为10 、01
1 1 0 同理，第二列为第二个特征维度，有三种取值0\1\2，所以对应编码方式为100、010、001
0 2 1 同理，第三列为第三个特征维度，有四中取值0\1\2\3，所以对应编码方式为1000、0100、0010、0001
1 0 2 再来看要进行编码的参数[0 , 1, 3]， 0作为第一个特征编码为10, 1作为第二个特征编码为010， 3作为第三个特征编码为0001. 故此编码结果为 1 0 0 1 0 0 0 0 1
利用LabelEncoder() 将转换成连续的数值型变量:
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
le.fit([1,5,67,100])
le.transform([1,1,100,67,5])
输出： array([0,0,3,2,1])
为什么要独热编码？
正如上文所言，独热编码（哑变量 dummy variable）是因为大部分算法是基于向量空间中的度量来进行计算的，为了使非偏序关系的变量取值不具有偏序性，并且到圆点是等距的。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。将离散型特征使用one-hot编码，会让特征之间的距离计算更加合理。离散特征进行one-hot编码后，编码后的特征，其实每一维度的特征都可以看做是连续的特征。就可以跟对连续型特征的归一化方法一样，对每一维特征进行归一化。比如归一化到[-1,1]或归一化到均值为0,方差为1。
为什么特征向量要映射到欧式空间？
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。
三 .独热编码优缺点
优点：独热编码解决了分类器不好处理属性数据的问题，在一定程度上也起到了扩充特征的作用。它的值只有0和1，不同的类型存储在垂直的空间。
缺点：当类别的数量很多时，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。而且one hot encoding+PCA这种组合在实际中也非常有用。
四. 什么情况下(不)用独热编码？
用：独热编码用来解决类别型数据的离散值问题，
不用：将离散型特征进行one-hot编码的作用，是为了让距离计算更合理，但如果特征是离散的，并且不用one-hot编码就可以很合理的计算出距离，那么就没必要进行one-hot编码。 有些基于树的算法在处理变量时，并不是基于向量空间度量，数值只是个类别符号，即没有偏序关系，所以不用进行独热编码。 Tree Model不太需要one-hot编码： 对于决策树来说，one-hot的本质是增加树的深度。
总的来说，要是one hot encoding的类别数目不太多，建议优先考虑。
五. 什么情况下(不)需要归一化？
需要： 基于参数的模型或基于距离的模型，都是要进行特征的归一化。
不需要：基于树的方法是不需要进行特征的归一化，例如随机森林，bagging 和 boosting等。
标准化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
#标准化，返回值为标准化后的数据
StandardScaler().fit_transform(iris.data)
区间缩放法
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
#区间缩放，返回值为缩放到[0, 1]区间的数据
MinMaxScaler().fit_transform(iris.data)
归一化
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
#区间缩放，返回值为缩放到[0, 1]区间的数据
MinMaxScaler().fit_transform(iris.data)
归一化
简单来说，标准化是依照特征矩阵的列处理数据，其通过求z-score的方法，将样本的特征值转换到同一量纲下。归一化是依照特征矩阵的行处理数据，其目的在于样本向量在点乘运算或其他核函数计算相似性时，拥有统一的标准，也就是说都转化为“单位向量”。规则为l2的归一化公式如下：
二值化
from sklearn.preprocessing import Binarizer
#二值化，阈值设置为3，返回值为二值化后的数据
Binarizer(threshold=3).fit_transform(iris.data)