一、為什麼要用獨熱編碼？
在很多機器學習任務中，特徵並不總是連續值，而有可能是分類值。
離散特徵的編碼分為兩種情況：
1、離散特徵的取值之間沒有大小的意義，比如color：[red,blue],那麼就使用one-hot編碼
2、離散特徵的取值有大小的意義，比如size:[X,XL,XXL],那麼就使用數值的映射{X:1,XL:2,XXL:3}
例如，考慮一下的三個特徵：
["male", "female"]
["from Europe", "from US", "from Asia"]
["uses Firefox", "uses Chrome", "uses Safari", "uses Internet Explorer"]如果將上述特徵用數字表示，效率會高很多。例如
["male", "from US", "uses Internet Explorer"] 表示為[0, 1, 3]
["female", "from Asia", "uses Chrome"]表示為[1, 2, 1]但是，即使轉化為數字表示後，上述數據也不能直接用在我們的分類器中。因為，分類器往往默認數據數據是連續的（可以計算距離？），並且是有序的（而上面這個0並不是説比1要高級）。但是，按照我們上述的表示，數字並不是有序的，而是隨機分配的。
為了解決上述問題，其中一種可能的解決方法是採用獨熱編碼（One-Hot Encoding）。獨熱編碼即 One-Hot 編碼，又稱一位有效編碼，其方法是使用N位狀態寄存器來對N個狀態進行編碼，每個狀態都由他獨立的寄存器位，並且在任意時候，其中只有一位有效。
例如：
自然狀態碼為：000,001,010,011,100,101
獨熱編碼為：000001,000010,000100,001000,010000,100000可以這樣理解，對於每一個特徵，如果它有m個可能值，那麼經過獨熱編碼後，就變成了m個二元特徵。如上例所示，自然碼有6個狀態，每個狀態都可以由6位的獨熱編碼（0、1）解釋。
並且，這些特徵互斥，每次只有一個激活。因此，數據會變成稀疏的。
這樣做的好處主要有：
- 解決了分類器不好處理屬性數據的問題；
- 在一定程度上也起到了擴充特徵的作用。
二、獨熱編碼
獨熱編碼（是因為大部分算法是基於向量空間中的度量來進行計算的，為了使非偏序關係的變量取值不具有偏序性，並且到原點是等距的。使用one-hot編碼，將離散特徵的取值擴展到了歐式空間，離散特徵的某個取值就對應歐式空間的某個點。將離散型特徵使用one-hot編碼，會讓特徵之間的距離計算更加合理。離散特徵進行one-hot編碼後，編碼後的特徵，其實每一維度的特徵都可以看做是連續的特徵。就可以跟對連續型特徵的歸一化方法一樣，對每一維特徵進行歸一化。比如歸一化到[-1,1]或歸一化到均值為0,方差為1。
將離散特徵通過one-hot編碼映射到歐式空間，是因為，在迴歸，分類，聚類等機器學習算法中，特徵之間距離的計算或相似度的計算是非常重要的，而我們常用的距離或相似度的計算都是在歐式空間的相似度計算，計算餘弦相似性，基於的就是歐式空間。
- 優點：獨熱編碼解決了分類器不好處理屬性數據的問題，在一定程度上也起到了擴充特徵的作用。它的值只有0和1，不同的類型存儲在垂直的空間。
- 缺點：當類別的數量很多時，特徵空間會變得非常大。在這種情況下，一般可以用PCA來減少維度。而且one hot encoding+PCA這種組合在實際中也非常有用。
- 適合用的場景：獨熱編碼用來解決類別型數據的離散值問題；
- 不適用的場景：將離散型特徵進行one-hot編碼的作用，是為了讓距離計算更合理，但如果特徵是離散的，並且不用one-hot編碼就可以很合理的計算出距離，那麼就沒必要進行one-hot編碼。有些基於樹的算法在處理變量時，並不是基於向量空間度量，數值只是個類別符號，即沒有偏序關係，所以不用進行獨熱編碼。 Tree Model不太需要one-hot編碼： 對於決策樹來説，one-hot的本質是增加樹的深度。
- 需要歸一化：基於參數的模型或基於距離的模型，都是要進行特徵的歸一化；
- 不用歸一化：基於樹的方法是不需要進行特徵的歸一化，例如隨機森林，bagging 和 boosting等。
三、獨熱編碼使用示例
這種編碼允許期望連續特徵的算法（例如邏輯迴歸）使用分類特徵。 對於字符串類型的輸入數據，通常首先使用 StringIndexer 對分類特徵進行編碼。
通常使用 VectorAssembler 將這些向量合併為單個特徵向量。
可用選項包括“keep”（任何無效輸入都分配給額外的分類索引）和“error”（拋出錯誤）。
%spark
// 特徵轉換 —— —— OneHotEncoder
// 一種單熱編碼器又稱一位有效編碼，其方法是使用N位狀態寄存器來對N個狀態進行編碼，每個狀態都有它獨立的寄存器位，並且在任意時候，其中只有一位有效。
// 可以這樣理解，對於每一個特徵，如果它有m個可能值，那麼經過獨熱編碼後，就變成了m個二元特徵。並且，這些特徵互斥，每次只有一個激活。因此，數據會變成稀疏的。
// 作用：將離散的分類特徵轉換為數字表示的特徵
// 這樣做的好處：1、解決了分類器不好處理屬性數據的問題；2、在一定程度上也起到了擴充特徵的作用。
import org.apache.spark.ml.feature.OneHotEncoder
val df = spark.createDataFrame(Seq(
(0.0, 1.0),
(1.0, 0.0),
(2.0, 1.0),
(0.0, 2.0),
(0.0, 1.0),
(2.0, 0.0)
)).toDF("categoryIndex1", "categoryIndex2")
val encoder = new OneHotEncoder()
.setInputCols(Array("categoryIndex1", "categoryIndex2"))
.setOutputCols(Array("categoryVec1", "categoryVec2"))
// 用於在 transform() 期間如何處理無效數據的參數。 選項是“keep”（無效數據顯示為額外的分類特徵）或“error”（拋出錯誤）。 請注意，此參數僅在轉換期間使用； 在擬合過程中，無效數據將導致錯誤。 默認是error
// .setHandleInvalid("keep")
// 是否刪除編碼向量中的最後一個類別（默認值：true）
.setDropLast(false)
val model = encoder.fit(df)
val encoded = model.transform(df)
encoded.show()
輸出：（稀疏矩陣）
+--------------+--------------+-------------+-------------+
|categoryIndex1|categoryIndex2| categoryVec1| categoryVec2|
+--------------+--------------+-------------+-------------+
| 0.0| 1.0|(3,[0],[1.0])|(3,[1],[1.0])|
| 1.0| 0.0|(3,[1],[1.0])|(3,[0],[1.0])|
| 2.0| 1.0|(3,[2],[1.0])|(3,[1],[1.0])|
| 0.0| 2.0|(3,[0],[1.0])|(3,[2],[1.0])|
| 0.0| 1.0|(3,[0],[1.0])|(3,[1],[1.0])|
| 2.0| 0.0|(3,[2],[1.0])|(3,[0],[1.0])|
+--------------+--------------+-------------+-------------+