为了学习分类特征，以某国成年人收入数据集（adult）为例，adult数据集的任务是预测一名工人的收入是高于50k还是低于50k，这个数据集的特征包括工人的年龄、雇佣方式、教育水平、性别、每周工作时长、职业等。
这个任务属于分类任务，两个类别分别是<=50k和>50k。如果预测具体收入，那就变成了一个回归任务。
在这个数据集中，age和hours_per_week是连续特征。但workclass、education、gender、occupation（职业）都是分类特征。它们都是来自一系列固定的可能取值，而不是一个范围，表示的是定性属性。
首先，假设我们想要的在这个数据上学习一个Logistic回归分类器。
到目前为止，表示分类向量最常用的方法是使用one-hot编码或N取一编码，也叫虚拟变量。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，新特征的取值为0和1，对于线性二分类的公式而言，0和1这两个值是有意义的，我们可以像这样对每个类别引入一个新特征，从而表示任意数量的类别。
比如说，workclass特征的可能取值包括['Government Employee','Private Employee','Self Employed','Self Employed Incorporated']，为了编码这4个可能的取值，我们创建了4个新特征，分别叫做['Government Employee','Private Employee','Self Employed','Self Employed Incorporated']。如果一个人的workclass取某个值，那么对应的特征取1，其他特征均取0。因此，对于每个数据点来说，4个新特征中之后一个取值为1。这就是它叫做one-hot编码或者N取一编码的原因。
将数据转换成分类变量的one-hot编码有两种方法，一种是使用pandas，一种是使用scikit-learn。
先尝试用pandas：
import pandas as pd
from IPython.display import displaydata=pd.read_csv('data/adult.data',header=None,index_col=False,names=['age','workclass','fniwgt','education','education-num','marital-status','occupation','relationship','race','gender','capital-gain','capital-loss','hours-per-week','native-country','income']
)
data=data[['age','workclass','education','gender','hours-per-week','occupation','income']]
display(data.head())
检查编码后的分类数据：
读取完这样的数据集之后，最好先检查每一列时候包含有意义的分类数据，可以使用pandas Series的value_counts函数，以先是唯一值及其出现的次数：
print(data.gender.value_counts())
可以看到，在这个数据集中性别刚好有2个值：Male和Female，这说明数据格式已经很好，可以用one-hot编码来表示。在实际应用中，应该查看并检查所有列的值。
用pandas编码数据有一种非常简单的方法，就是用get_dummies函数，get_dummies函数自动变换所有具有对象类型（比如字符串）的列或所有分类的列：
print('Driginal feature:\n',list(data.columns),'\n')
data_dummies=pd.get_dummies(data)
print('Feature after get_dummies:\n',list(data_dummies.columns))
可以看到，连续特征age和hours_per_week没有发生变化，而分类特征的每个可能取值都被扩展为一个新特征。
print(data_dummies.head())
下面可以使用values属性将data_dummies数据框（DataFrame）转换为NumPy数组，然后在其上训练一个机器学习模型。在训练模型之前，主要要把目标变量从数据中分离出来。将输出变量或输出变量的一些导出属性包含在特征表示中，这是构建机器学习模型时一个非常常见的错误。
features=data_dummies.loc[:,'age':'occupation_ Transport-moving']
X=features.values
y=data_dummies['income_ >50K'].valuesprint('X.shape:{} y.shape:{}'.format(X.shape,y.shape))
现在数据的表示方式可以被scikitlkearn处理，可以像之前一样继续下一步：
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,random_state=0)
logreg=LogisticRegression()
logreg.fit(X_train,y_train)
print('测试集score：{:.2f}'.format(logreg.score(X_test,y_test)))
