Python中的sklearn.feature_extractionFeatureHasher()：一种快速的特征编码方法

sklearn.feature_extraction.FeatureHasher() 是 scikit-learn 中的一个特征提取方法，用于快速地将任意类型的数据转化为稀疏矩阵表示。它适用于处理大规模的高维度数据集，并且可以在有限的内存下使用。

FeatureHasher 通过将输入数据的特征哈希到一个固定大小的特征向量中，来实现特征提取的功能。哈希函数将特征映射到一个固定范围的整型索引，然后将其视为一个稀疏矩阵，其中每条训练样本都有一个非零元素，表示该索引对应的特征是否存在。

FeatureHasher 的主要参数包括：

- n_features：特征向量的维度。它决定了特征哈希的范围，因此需要根据数据的特征数量来设置一个足够大的值。

- input_type：输入数据的类型，可以是字符串（'string'）、字典（'dict'）或者是由元组表示的特征-值对（'tuple'）。

以下是一个使用 FeatureHasher 进行特征编码的示例：

from sklearn.feature_extraction import FeatureHasher

# 创建一个 FeatureHasher 对象
hasher = FeatureHasher(n_features=10, input_type='string')

# 定义一个输入数据集
data = ['apple', 'banana', 'orange', 'apple']

# 使用 FeatureHasher 进行特征编码
hashed_data = hasher.transform(data)

# 打印编码后的稀疏矩阵
print(hashed_data.toarray())

输出结果为：

[[ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  2.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  1.  0.  0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.  2.  0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  2.  0.]]

在上述示例中，我们创建了一个 FeatureHasher 对象，设置特征向量的维度为 10。然后我们定义了一个包含了四个元素的输入数据集 data，其中包括了苹果、香蕉和橙子。然后我们使用 hasher.transform() 对 data 进行特征编码，得到了一个稀疏矩阵 hashed_data。最后，我们使用 toarray() 方法将稀疏矩阵转化为了一个稠密的二维数组，并将其打印出来。

从打印结果中可以看出，经过特征编码后，每个样本被映射到了一个 10 维的特征向量中，其中非零的元素表示该特征是否存在。

需要注意的是，FeatureHasher 是一种非确定性的特征编码方法，因为它使用了哈希函数将特征映射到特征向量中。这意味着不同的特征可能会被映射到同一个索引位置上，从而导致特征冲突。因此，在使用 FeatureHasher 进行特征编码时，我们需要根据数据的特征数量来选择一个足够大的 n_features 值，以减小冲突的可能性。

总结来说，FeatureHasher 是一个快速且适用于大规模高维度数据集的特征提取方法。通过将特征哈希到一个固定范围的特征向量中，它能够将任意类型的数据转化为稀疏矩阵表示，从而方便后续的建模和分析任务。