PYTHON ONE HOT КОДИРОВАНИЕ

One hot кодирование (one hot encoding) это процесс преобразования категориальных данных (например, названий цветов, марок автомобилей или типов животных) в числовые значения, чтобы их можно было использовать в алгоритмах машинного обучения.

В Python для выполнения one hot кодирования можно использовать модуль scikit-learn. Например:

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
encoder = OneHotEncoder()
data = [['red'], ['green'], ['blue']]
result = encoder.fit_transform(data)
print(result.toarray())

В результате выполнения кода на экране будет отображена матрица, в которой каждая строка соответствует одному из элементов входных данных, а каждый столбец представляет собой один из возможных вариантов категориальных данных и содержит значение 1, если соответствующее значение из входных данных присутствует в данной строке, и 0 в противном случае.

Также можно выполнить one hot кодирование вручную, используя стандартную библиотеку Python. Например:

data = ['red', 'green', 'blue']
values = set(data)
encoded = []
for value in values:
    row = []
    for item in data:
        if item == value:
            row.append(1)
        else:
            row.append(0)
    encoded.append(row)
print(encoded)

Этот код создает матрицу, в которой строки соответствуют каждому значению входных данных, а каждый столбец представляет собой один из возможных вариантов категориальных данных и содержит значение 1, если соответствующее значение из входных данных присутствует в данной строке, и 0 в противном случае.