背景
某些数据集的特征并不是连续的数值，而是离散的字符串。而用基于数学运算的机器学习方法，无法处理。这时，需要换一种方式来表示数据。对于某个特定应用来说，如何找到最佳数据表示，这个问题被称为特征工程。
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如果用回归进行分类，公式为：
ŷ= w[0] * x[0] + w[1] * x[1] + … + w[p] * x[p] + b > 0
其中 w[i] 和 b 是从训练集中学到的系数， x[i] 是输入特征。当 x[i] 是数字时这个公式才有意义，但如果 x[2] 是 "Masters" 或 "Bachelors" 的话，这个公式则没有意义。显然，在应用 Logistic 回归时，我们需要换一种方式来表示数据。
One-Hot编码
到目前为止，表示分类变量最常用的方法就是使用 one-hot 编码（one-hot-encoding）或N 取一编码（one-out-of-N encoding）， 也叫虚拟变量（dummy variable）。 虚拟变量背后的思想是将一个分类变量替换为一个或多个新特征，新特征取值为 0 和 1。
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例如对work class进行编码，利用 4 个新特征对一个特征进行编码。在机器学习算法中使用此数据时，我们将会删除原始的 workclass 特征，仅保留 0-1 特征。
需要用到的python方法
data_dummies = pd.get_dummies(data)
然后对变换后的数组进行处理（分离特征和目标）
# 提取部分行列
features = data_dummies.loc[:, 'age':'occupation_ Transport-moving']
%用value方法将DataFrame转成NumPy格式
X = features.values
y = data_dummies['income_ >50K'].values
print("X.shape: {} y.shape: {}".format(X.shape, y.shape))
小结
有时候数字特征也需要进行One-Hot变换，因为其代表的是离散含义。在处理基因数据时，可以使用One-Hot编码对数据进行预处理。
