概述
OneHot编码是将类别变量转换为机器学习算法易于利用的一种形式的过程。它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，每个整数值被表示为二进制向量，除了整数的索引之外，其它都是零值，它被标记为1。（即：标记位置为1，其他位置为0）我们编码后的结果是一个稀疏向量，稀疏向量就是有特征数量，特征索引和特征值组成。
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输入/输出
输入 |
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没有输入端口。 |
输出 |
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一个输出端口，用于接入下一个节点，与抽取节点组合使用。 |
参数设置
参数名称 | 说明 | 备注 |
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选择特征列
用于设置待选择的特征列
新增列后缀 | 用于设置在原字段名后追加后缀生成新的列，默认后缀为：OneHot； | 该节点与抽取、变换节点组合使用；
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| 非法数据处理策略 | 选择对非法数据进行处理的策略，非法数据指空值或未进模型的类别值。
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示例
使用“动物种类分类数据”，选取type列转换为OneHot编码，输出结果为数组组形式展示，使用“银行零售客户流失数据”，选取性别列转换为OneHot编码，输出结果为数组组形式展示，(72,[1],[1.0])表示为总共有7个类别，索引为1的位置标记为1，其他位置都是0。表示为总共有2个类别，索引为1的位置标记为1，其他位置都是0。
