前言:
在机器学习算法中，我们经常会遇到分类特征，例如：人的性别有男女，祖国有中国，美国，法国等。
这些特征值并不是连续的，而是离散的，无序的。通常我们需要对其进行特征数字化。

那什么是特征数字化呢？例子如下：

• 性别特征：[“男”，“女”]
• 祖国特征：[“中国”，"美国，“法国”]
• 运动特征：[“足球”，“篮球”，“羽毛球”，“乒乓球”]

假如某个样本（某个人），他的特征是这样的[“男”,“中国”,“乒乓球”]，我们可以用 [0,0,4]
来表示，但是这样的特征处理并不能直接放入机器学习算法中。因为类别之间是无序的（运动数据就是任意排序的）。

One-Hot 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，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。独热编码恰好是一种解决上述问题的好办法。不过数据也因此变得稀疏。

One-Hot实际案例
就拿上面的例子来说吧，性别特征：[“男”,“女”]，按照N位状态寄存器来对N个状态进行编码的原理，咱们处理后应该是这样的（这里只有两个特征，所以N=2）：
男 => 10
女 => 01
祖国特征：[“中国”，"美国，“法国”]（这里N=3）：
中国 => 100
美国 => 010
法国 => 001
运动特征：[“足球”，“篮球”，“羽毛球”，“乒乓球”]（这里N=4）：
足球 => 1000
篮球 => 0100
羽毛球 => 0010
乒乓球 => 0001
所以，当一个样本为[“男”,“中国”,“乒乓球”]的时候，完整的特征数字化的结果为：
[1，0，1，0，0，0，0，0，1]

from sklearn import preprocessing  
   
enc = preprocessing.OneHotEncoder()  
enc.fit([[0,0,3],[1,1,0],[0,2,1],[1,0,2]])  #这里一共有4个数据，3种特征
   
array = enc.transform([[0,1,3]]).toarray()  #这里使用一个新的数据来测试
   
print array   # [[ 1  0  0  1  0  0  0  0  1]]

为什么使用one-hot编码来处理离散型特征?

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