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独热编码非常适合机器学习
为什么重要：独热编码将分类变量转换为二进制数字格式，使其对机器友好。
来源:人工智能+简介
简介一热编码 (OHE) 是为机器学习算法准备分类数据的关键步骤。机器学习模型主要需要数字输入才能进行有效的学习和预测。OHE 提供了一种实用而有效的方法，可将分类数据转换为算法可以理解的数字形式。
现实世界的数据通常包含数字和分类变量的混合。虽然数字变量可以直接输入算法，但分类变量需要转换为合适的数字形式。一热编码是一种广泛用于这种转换的技术，可作为数据和算法之间的桥梁。
在机器学习和数据科学中，预处理决策至关重要。为分类变量选择正确的编码方法会显著影响模型的性能。这使得理解一热编码对于任何参与数据科学或机器学习的人来说都是必不可少的。
独热编码的定义
独热编码的定义独热编码有效地将分类数据转换为可以作为清晰的数字输入提供给机器学习算法的格式。在这种编码方案中，特征中的每个唯一类别都会转换为新的分类特征（或二进制列），然后用二进制值“1”或“0”填充。
例如，让我们考虑一个包含标记为“颜色”的特征的数据集，该特征包含三个类别：黄色、紫色和粉色。使用独热编码，这个原始的“颜色”特征将被三个新的二进制列替换：“Is_Yellow”、“Is_Purple”和“Is_Pink”。每当数据点属于“黄色”类别时，“Is_Yellow”列将包含值“1”，而“Is_Purple”和“Is_Pink”将包含“0”。
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