scikit-learn中OneHotEncoder用法

One-Hot编码，又称为一位有效编码，是分类变量作为二进制向量的表示。这首先要求将分类值映射到整数值，然后，每个整数值被表示为二进制向量，将整数索引标记为1，其余都标为0。

OneHotEncoder()常用参数解释

• drop=None：用于从每个特征中舍去特定的分类，默认为None，且不能与categories、n_values同用。
• dtype=np.float64：表示编码数值格式，默认是浮点型。
• sparse=True：表示编码的格式，默认为True，即为稀疏的格式，指定False则就不用 toarray()。
• handle_unknown='error'：其值可以指定为 "error" 或者 "ignore"，即如果碰到未知的类别，是返回一个错误还是忽略它。

OneHotEncoder()用法