热编码(One-Hot Encoding)是一种常用的特征编码方法,用于将分类变量转换为机器学习算法可以处理的数字形式。在热编码中,每个分类变量的每个可能取值都被转换为一个新的二进制特征,其中只有一个特征为1,其余特征为0。这种编码方式可以有效地表示分类变量的不同取值,避免了数值大小对模型的影响。
热编码的优势在于:
热编码在以下场景中常被使用:
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