sklearn数据预处理(preprocessing)系列——类别以及特征的编码(Encoder)
一、特征编码
1 类别的独热编码（One-Hot Encoder)
关于什么是独热编码以及为什么要进行独热编码，这里就不详细介绍了，本文只介绍“具体实践方式”，原理一笔带过。
第一步：先对离散的数字、离散的文本、离散的类别进行编号，使用 LabelEncoder，LabelEncoder会根据取值的种类进行标注。
import sklearn.preprocessing as pre_processing
import numpy as np
label=pre_processing.LabelEncoder()
labels=label.fit_transform(['中国','美国','法国','德国'])
print(labels)
labels的结果为：[0,3,2,1]
第二步：然后进行独热编码,使用OneHotEncoder
labels=np.array(labels).reshape(len(labels),1) #先将X组织成（sample，feature）的格式
onehot=pre_processing.OneHotEncoder()
onehot_label=onehot.fit_transform(labels)
print(onehot_label.toarray()) #这里一定要进行toarray()
结果为：
[[1. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1.]
[0. 0. 1. 0.]
[0. 1. 0. 0.]]
注意，上面的第二步也可以使用LabelBinarizer进行替代
onehot_label=pre_processing.LabelBinarizer().fit_transform(labels)
这里的参数labels就是【0，3，2，1】,不需要组织成（samples，features）的形式。
2、对“特征”进行编码
上面讲的是对分类的类别进行编码，有时候也需要对特征进行编码，为什么呢？比如有下面的一些样本
一共有3个特征，color price size 。 classlabel对应于类别，类别的独热编码上面已经进行了讲解，但是特征为什么也需要进行独热编码呢，单纯的进行数字化难道不行吗？比如用1表示green，2表示red，3表示blue。这显然不行，因为对于模型而言，color特征的每一个取值是 ”地位平等“的，也就是说所说的”无序性“如果单纯的用1、2、3进行数值化，岂不是就说告诉模型，red是green的2倍，blue是green的3倍吗？这显然不合理，凭什么你就是我的3倍，我们都是颜色啊。
那么什么样的特征需要独热编码呢？
“无序的离散特征”我们一般需要进行独热编码。但有一些不需要，比如人的身高，体重，这其实是有序的，连续的。
独热编码会为每个离散值创建一个哑特征(dummy feature)。什么是哑特征呢？举例来说，对于‘颜色’这一特征中的‘蓝色’，我们将其编码为[蓝色=1，绿色=0，红色=0]，同理，对于‘绿色’，我们将其编码为[蓝色=0，绿色=1，红色=0]，特点就是向量只有一个1，其余均为0，故称之为one-hot。这么做的目的是为了保证每一个离散取值的“无序性、公平性、彼此正交性”。
X=[[1,10.1,1],[2,13.5,2],[3,15.3,3]]
onehot=pre_processing.OneHotEncoder()
features=onehot.fit_transform(X)
print(features.toarray()) #一定要toarray()
上面的原始数据为：
| color | price | size | |
| 1 | 1 | 10.1 | 1 |
| 2 | 2 | 13.5 | 2 |
| 3 | 3 | 15.3 | 3 |
先使用了LabelEncoder对color这一列，size这一列进行的“标签编码",参见上面。
运行结果为：
[[1. 0. 0. 1. 0. 0. 1. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0. 1. 0. 0. 1. 0.]
[0. 0. 1. 0. 0. 1. 0. 0. 1.]]
即下面的结果：
| color_1 | color_2 | color_3 | price_1 | price_2 | price_3 | size_1 | size_2 | size_3 | |
| 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 |
| 2 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| 3 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 |
3、OneHotEncoder类的详解
下面列出在使用它的时候要注意的一些问题：
（1）给fit_transform传递的X一定要是 2D的，即（samples，features），否则会报错
（2）要查看fit_transform返回的结果，一定要使用toarray()函数进一步转化，方便查看
（3）在没有缺失数据的时候，每一个离散特征的取值种类是自动计算的，但是如果有某个特征值丢失了，则需要自己手动指定，如下：
enc = preprocessing.OneHotEncoder(n_values=[2, 3, 4]) ，
## 2 表示的是 X1有两个离散值，3 表示的是X2有三个离散值， 4 表示的是X4有4个离散值。