问题由来
在很多机器学习任务中，特征并不总是连续值，而有可能是分类值。
例如，考虑一下的三个特征：
["male", "female"]
["from Europe", "from US", "from Asia"]
["uses Firefox", "uses Chrome", "uses Safari", "uses Internet Explorer"]
如果将上述特征用数字表示，效率会高很多。例如：
["male", "from US", "uses Internet Explorer"] 表示为[0, 1, 3]
["female", "from Asia", "uses Chrome"]表示为[1, 2, 1]
但是，即使转化为数字表示后，上述数据也不能直接用在我们的分类器中。因为，分类器往往默认数据数据是连续的，并且是有序的。但是，按照我们上述的表示，数字并不是有序的，而是随机分配的。
独热编码
为了解决上述问题，其中一种可能的解决方法是采用独热编码（One-Hot Encoding）。
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。
例如：
自然状态码为：000,001,010,011,100,101
独热编码为：000001,000010,000100,001000,010000,100000
可以这样理解，对于每一个特征，如果它有m个可能值，那么经过独热编码后，就变成了m个二元特征。并且，这些特征互斥，每次只有一个激活。因此，数据会变成稀疏的。
这样做的好处主要有：
解决了分类器不好处理属性数据的问题
在一定程度上也起到了扩充特征的作用
举例
我们基于python和Scikit-learn写一个简单的例子：
from sklearn import preprocessing
enc = preprocessing.OneHotEncoder()
enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2, 1], [1, 0, 2]])
enc.transform([[0, 1, 3]]).toarray()
输出结果：
array([[ 1., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 1.]])
机器学习实战：数据预处理之独热编码（One-Hot Encoding）,布布扣,bubuko.com
机器学习实战：数据预处理之独热编码（One-Hot Encoding）
原文：http://www.cnblogs.com/lzh-cnblogs/p/3764749.html