R语言使用稀疏矩阵onehot编码问题

1.第一种方法：利用CatEncoders包

• 适用于train与test中部分特征所含类别不完全一致，有部分重合的情况。

• 将需要onehot的那些列合并，形成一个矩阵或者数据框X1,然后使用OneHotEncoder.fit与transform来onehot,可用sparse参数来指定是否需要稀疏矩阵格式

  total_onehot <- OneHotEncoder.fit(X1) ;
  z <- transform(total_onehot,train[onehot列],sparse=TRUE)

• 将剩下的列形成的X2使用Martix包的Matrix函数进行进行稀疏化

  Matrix(X2，sparse = T)

• 使用cbind合并2个稀疏矩阵

2.第二种方法：利用Matrix包

• 适用于train与test中部分特征所含类别完全一致情况

• 使用sparse.model.matrix函数，将需要onthot的变量都变成因子类型或者字符类型，再使用sparse.model.matrix(~.-1,data)
sparse.model.matrix(不需要的变量~.-1,data)
  例如对mtcars数据集，我们不需要前2个变量，分别为mpg，cyl,则可以这么写：

  sparse.model.matrix(mpg+cyl~.-1,mtcars)

  现在我想对gear和carb这2个变量onehot，同时也不需要mpg，cyl这2个变量，则可以写成下面这样：

  mtcars1 <- data.table(mtcars)
  mtcars1$gear <- as.character(mtcars1$gear)
  mtcars1$carb <- as.character(mtcars1$carb)
  sparse.model.matrix(mpg+cyl~.-1,mtcars1)

  看起来使用第二种方法会更好一点，一般我们也使用第二种方法，但是有时候会有一些特殊场景需要使用第一种方法：如我们想对train中与test中的所有出现过的用户ID进行onehot，这时如果你用第二种方法，则会有train与test会有不同特征维度。
  这边都把数据进行稀疏化的原因是工作中的数据量太大，如果不稀疏化你onehot一下内存就爆了，而且像xgboost与lightgbm这两个模型都天生支持稀疏矩阵的格式的。
  如果有些模型不支持这种格式，你可以使用as函数来进行转化，例如LiblineaR包支持的稀疏矩阵格式为SparseM包的，那么我们则可以这么做：

  library(LiblineaR)
  data <- as(data, 'matrix.csr')

  也可以发现如果模型不同，要设置各种数据格式比较麻烦，如果有一个通用的数据格式，针对这个格式使用各种模型是极好的，下面的的几票博客会翻译介绍下h2o这个包，这个包类似python中的sklearn，只要转化成h2o的数据格式就能被他的各种模型使用。

最新的包fastDummies 比较方便

library(fastDummies)

data_all_oh <- dummy_cols(data_all, remove_first_dummy = TRUE, remove_selected_columns = TRUE)