one-hot向量将类别变量转换为机器学习算法易于利用的一种形式的过程，这个向量的表示为一项属性的特征向量，也就是同一时间只有一个激活点（不为0），这个向量只有一个特征是不为0的，其他都是0，特别稀疏。
举个例子：一个特征“性别”，性别有“男性”、“女性”，这个特征有两个特征值，也只有两个特征值，如果这个特征进行one-hot编码，则特征值为“男性”的编码为“10”，“女性”的编码为“01”，如果特征值有m个离散特征值，则one-hot后特征值的表示是一个m维的向量，每个样本的特征只能有一个值，这个值的向量坐标上就是1，其他都是0，如果有多个特征，“性别”有两个特征，“尺码”：M、L、XL三个值，我们用“01”表示男性，M为“100”，L为“010”，XL为“001”，所以一个样本，【“男性”、“L”】 one-hot编码为[10 010]，一个样本也就是5维的向量，这就是one-hot形式

 

那什么情况用one-hot编码，什么情况可以不用呢？

事实上，之所以用one-hot编码，是为了更合理地计算欧式距离。比如，有一个离散型特征，代表工作类型，该离散型特征，共有三个取值，不使用one-hot编码，其表示分别是x_1 = (1), x_2 = (2), x_3 = (3)。两个工作之间的距离是，(x_1, x_2) = 1, d(x_2, x_3) = 1, d(x_1, x_3) = 2。那么x_1和x_3工作之间就越不相似吗？显然这样的表示，计算出来的特征的距离是不合理。那如果使用one-hot编码，则得到

x_1 = (1, 0, 0), x_2 = (0, 1, 0), x_3 = (0, 0, 1)，那么两个工作之间的距离就都是sqrt(2).即每两个工作之间的距离是一样的，显得更合理。
对于离散型特征，基于树的方法是不需要使用one-hot编码的，例如随机森林等。基于距离的模型，都是要使用one-hot编码，例如神经网络等。

 

————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「lanhaier0591」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/lanhaier0591/article/details/78702558

————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「荷马先生」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/randompeople/article/details/83244766