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请问，独热编码后的数据怎么使用
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softmax分类 独热编码
对数几率回归解决的是二分类的问题， 对于多个选项的问题，我们可以使用softmax函数，它是对数几率回归在 N 个可能不同的值上的推广。 神经网络的原始输出不是一个概率值，实质上只是输入的数值做了复杂的加权和（乘以w+b）与非线性处理之后的一个值而已，那么 如何将这个输出变为概率分布？ -这就是Softmax层的作用了 softmax要求每个样本必须属于某个类别，且所有可能的样本均被覆盖 1.softmax个样本分量之和为 1 （1）概率之和为1.预测一个人来自广州，还是广西，上海等地，，这是个多分类问题，softmax分类之后，谁的概率大，预测值就是谁，当只有两个值的时候，->2
独热编码和标签编码在数据预处理中的区别及使用方法
独热编码适用于无序分类变量，将每个分类变量转换为二进制向量，保留了分类变量之间的无序关系。标签编码适用于分类变量之间存在一定的顺序关系，并且分类变量的取值较少的情况。标签编码不会引入高维度的特征空间，因此在特征空间较大的情况下，标签编码可能更加高效。特征空间：独热编码会引入更高维度的特征空间，特别是在有多个分类变量的情况下，而标签编码不会引入高维度的特征空间。可以看到，原始的离散值变量被转换为了二进制向量，每个向量的长度与原始变量的取值个数相等。可以看到，原始的离散值变量被转换为了对应的整数值。
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