多分类分成四类的独热编码用python代码怎么写

独热编码（One-Hot Encoding）是将离散型特征的取值扩展到一个新的维度，将其转换为0和1的形式，适用于分类问题。

在Python中，可以使用sklearn库中的LabelBinarizer类实现独热编码。下面是一个将四类进行独热编码的示例代码：

from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer

# 假设有4个类别，分别为a、b、c、d
classes = ['a', 'b', 'c', 'd']

# 创建LabelBinarizer对象
lb = LabelBinarizer()

# 对类别进行独热编码
encoded_classes = lb.fit_transform(classes)

print(encoded_classes)

输出结果为：

array([[1, 0, 0, 0],
       [0, 1, 0, 0],
       [0, 0, 1, 0],
       [0, 0, 0, 1]])

其中，每一行表示一个类别的编码，对应的位置为1，其余位置为0。例如，第一行表示类别a被编码为[1,0,0,0]。