【翻訳】scikit-learn 0.18 User Guide 4.2 特徴抽出 - Qiita

4.2.1. dictsからの特徴量のロード クラスDictVectorizerは、標準のPython dictオブジェクトのリストとして表される特徴量配列を、scikit-learn推定器で使用されるNumPy / SciPy表現に変換するために使用できます。 特に処理が速いわけではありませんが、Pythonのdictには、使いやすく、疎である（存在しない特徴を格納する必要はありません）、値に加えて特徴名を格納できるという利点があります。 DictVectorizerは、カテゴリ（または、名目、離散値）に対して、1対1のコーディングまたは「ワンホット」コーディングを実装ます。カテゴリ属性は、値に順番のない離散性のリスト（トピック識別子、オブジェクトのタイプ、タグ、名前など）に制限される「属性 - 値」のペアです。 以下では、「city」はカテゴリ属性であり、「temperature」は従