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one hot编码是将类别变量转换为机器学习算法易于利用的一种形式的过程。
根据标签编码的类别值,我们的迷你数据集中VW > Acura > Honda。比方说,假设模型内部计算平均值(神经网络中有大量加权平均运算),那么1 + 3 = 4,4 / 2 = 2. 这意味着:VW和Honda平均一下是Acura。毫无疑问,这是一个糟糕的方案。该模型的预测会有大量误差。
我们使用one hot编码器对类别进行“二进制化”操作,然后将其作为模型训练的特征,原因正在于此。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/37471802