在机器学习算法中，我们经常会遇到分类特征，例如：人的性别有男女，祖国有中国，美国，法国等。
这些特征值并不是连续的，而是离散的，无序的。通常我们需要对其进行特征数字化。
那什么是特征数字化呢？例子如下：
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性别特征：[“男”，”女”]
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祖国特征：[“中国”，”美国，”法国”]
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运动特征：[“足球”，”篮球”，”羽毛球”，”乒乓球”]
假如某个样本（某个人），他的特征是这样的[“男”,”中国”,”乒乓球”]，我们可以用 [0,0,4] 来表示，但是这样的特征处理并不能直接放入机器学习算法中。因为类别之间是无序的（运动数据就是任意排序的）。
什么是独热编码（One-Hot）？
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One-Hot编码，又称为一位有效编码，主要是采用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，并且在任意时候只有一位有效。
One-Hot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