什么是 One-Hot 编码？
在机器学习中，一般需要对非数值型的特征进行编码处理，将其转化为数值型的特征。其中，One-Hot 编码是一种常见的特征编码方式。
One-Hot 编码是将一个离散特征的每个取值映射为一个唯一的整数编号，并将该编号表示成一个二进制向量的形式。具体来说，对于一个有 $k$ 个不同取值的离散特征，其 One-Hot 编码将会得到一个 $k$ 维的向量，其中只有一个元素为 1，其余元素为 0，该元素的下标对应着特征取值的编号。
例如，对于一个颜色特征，其可能的取值为红、绿、蓝三种，可以将其编码为：
红色：
[1, 0, 0]绿色：
[0, 1, 0]- 蓝色：
[0, 0, 1]
为什么需要 One-Hot 编码？
One-Hot 编码主要用于将离散特征转化为数值特征，并且避免了特征之间的大小关系，方便在机器学习模型中使用。
避免数值型特征带来的大小关系：如果对于一个本质上是离散的特征，使用数值型的编码方式，就可能会导致不同取值之间带来了大小关系，这可能会影响机器学习模型的训练效果。而使用 One-Hot 编码，每个取值都是独立的，不存在大小关系，不会对模型产生影响。
方便使用分类器：在机器学习中，一些分类器（比如决策树、支持向量机等）需要将数据转换为数值型的输入，One-Hot 编码可以将离散特征转换为数值特征，方便这些分类器进行训练和预测。
增加特征的独立性：在一些情况下，原始的离散特征可能存在相关性，One-Hot 编码可以将这些特征转化为互相独立的数值特征，便于在模型中使用。
需要注意的是，对于具有大量不同取值的离散特征，进行 One-Hot 编码可能会导致特征维度爆炸，影响模型的训练效率和性能。在这种情况下，可以考虑使用其他特征编码方式，比如哈希编码。
Spark ML 之 One-Hot
在 Spark MLlib 中，我们通过 OneHotEncoder 特征转换器，用于将类别特征转换为二元向量，其实现基于 One-Hot 编码，将每个类别特征映射到唯一的整数索引，并将索引编码为二元向量。该转换器适用于逻辑回归、朴素贝叶斯等需要数值特征作为输入的算法。
OneHotEncoder 转换器有两个主要参数：
inputCol：需要转换为二元向量的输入列名。outputCol：转换后的二元向量输出列名。
那么什么是二元向量呢？
二元向量是指只包含两个元素的向量。在数学中，一个二元向量可以表示为 $(x, y)$，其中 $x$ 和 $y$ 是向量的两个分量。这样的向量也可以被看作是二维坐标系中的一个点，其中 $x$ 和 $y$ 分别表示该点在 $x$ 轴和 $y$ 轴上的坐标。
在机器学习和数据分析中，二元向量通常被用来表示二元特征，例如某个物品是否被购买，某个用户是否点击了某个广告等等。在这种情况下，向量的两个分量通常分别表示某个特征的取值为 0 或 1。
Spark ML 应用示例
在 maven 中引入 Spark ML 的依赖。
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-mllib_2.12</artifactId>
<version>3.0.0</version>
</dependency>
1.创建 SparkSession 对象
val spark: SparkSession = SparkSession
.builder()
.master("local[*]")
.appName("One_Hot")
.getOrCreate()
2.创建一个示例数据集，格式为 DataFrame
import spark.implicits._
val data: DataFrame = Seq(
(0, "red"),
(1, "blue"),
(2, "green"),
(3, "red"),
(4, "red"),
(5, "blue")
).toDF("id", "color")
生成了一个包含 "id" 和 "color" 两个字段的 DataFrame。其中 "color" 是一个字符串类型的类别特征，包括 "red"、"blue" 和 "green" 三种取值。
3.创建 StringIndexer 对象，对特征进行索引编码
val indexer: StringIndexerModel = new StringIndexer()
.setInputCol("color")
.setOutputCol("index_color")
.fit(data)
val indexData: DataFrame = indexer.transform(data)
该编码会将 "color" 特征中的三种取值分别编码为 0、1 和 2。
StringIndexer 是 Spark 中常用的一种特征工程模型，它的作用是将字符串类型的特征值转换成数值类型的特征值。在机器学习和数据分析中，通常需要将非数值类型的特征值转换成数值类型，这样才能够使用各种算法进行训练和预测等等。
StringIndexer 可以将某个字符串特征的所有取值按照出现的次数进行排序，并为每个取值分配一个整数编号，从而将字符串类型的特征值转换成整数类型的特征值。
例如，如果某个字符串特征的取值为["cat", "dog", "bird", "dog", "cat"]，那么经过 StringIndexer 处理后，取值"cat"将被编号为0，"dog"将被编号为1，"bird"将被编号为2，转换后的特征值为[0, 1, 2, 1, 0]（出现次数一样会按照 ASCII 码等规则进行编号）。
4.使用 OneHotEncoder 对特征进行 One-Hot 编码
val encoder: OneHotEncoder = new OneHotEncoder()
.setInputCol("index_color")
.setOutputCol("encoded_color")
.setDropLast(false)
val encoderModel: OneHotEncoderModel = encoder.fit(indexData)
val encoderData: DataFrame = encoderModel.transform(indexData)
将编码后的 "index_color" 特征作为输入，将输出列设置为 "encoded_color"，对其进行 One-Hot 编码，并保留每个特征中的所有取值。
这意味着对于 "color" 特征，由于有三种取值，因此编码后的结果会生成一个长度为 3 的向量，其中每个元素对应一种取值，元素值为 1 表示该取值出现，为 0 表示该取值未出现。
setDropLast是 OneHotEncoder 类的一个方法，它用于设置是否省略最后一个编码值，其默认值为true。
如果将setDropLast设置为false，则会为每个不同的类别创建一个编码列，这样最后一个类别将具有全部1的编码向量。如果将其设置为true，则会为每个不同的类别创建一个编码列，但最后一个编码列将被省略。
5.输出结果
encoderData.show(false)
输出结果如下所示：
+---+-----+-----------+-------------+
|id |color|index_color|encoded_color|
+---+-----+-----------+-------------+
|0 |red |0.0 |(3,[0],[1.0])|
|1 |blue |1.0 |(3,[1],[1.0])|
|2 |green|2.0 |(3,[2],[1.0])|
|3 |red |0.0 |(3,[0],[1.0])|
|4 |red |0.0 |(3,[0],[1.0])|
|5 |blue |1.0 |(3,[1],[1.0])|
+---+-----+-----------+-------------+
encoded_color 列是进行 One-Hot 编码完成后的特征向量。
我们拿 ID 为 0 的数据来对 encoded_color 列进行说明，即：(3,[0],[1.0])，解析如下：
3表示特征数量，即：red、blue、green。[0]表示特征的编码，这里red的编码为0。[1.0]表示该列是否为red（其它列对应其它的颜色），1表示是，0表示否。
6.进行向量拆分
encoderData.withColumn("new_encoded_color",vector_to_array(col("encoded_color")))
.show(false)
结果如下：
+---+-----+-----------+-------------+-----------------+
|id |color|index_color|encoded_color|new_encoded_color|
+---+-----+-----------+-------------+-----------------+
|0 |red |0.0 |(3,[0],[1.0])|[1.0, 0.0, 0.0] |
|1 |blue |1.0 |(3,[1],[1.0])|[0.0, 1.0, 0.0] |
|2 |green|2.0 |(3,[2],[1.0])|[0.0, 0.0, 1.0] |
|3 |red |0.0 |(3,[0],[1.0])|[1.0, 0.0, 0.0] |
|4 |red |0.0 |(3,[0],[1.0])|[1.0, 0.0, 0.0] |
|5 |blue |1.0 |(3,[1],[1.0])|[0.0, 1.0, 0.0] |
+---+-----+-----------+-------------+-----------------+
我们拿 ID 为 0 的数据来对 encoded_color、new_encoded_color 列进行说明，它们的值分别为：(3,[0],[1.0])、[1.0, 0.0, 0.0]。
这里主要说明 new_encoded_color 列数据，可以发现，对 One-Hot 特征向量结果 encoded_color 进行转换后，结果为 [1.0, 0.0, 0.0]，它分别对应着 [red,blue,green]。
那么为什么是这个顺序呢？这就要提到我们上面的特征编码了，因为它是按照 StringIndexer 编码后的顺序进行排列的。
从数据中可以看出， ID 为 0 的数据属于 red，而不属于其它两个特征，所以结果为：[1.0, 0.0, 0.0]。
One-Hot 编码，仅此而已。
