preprocessing.LabelEncoder()
標簽編碼的限制標簽編碼將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為機器可讀的形式，但它會為每類數(shù)據(jù)分配一個唯一的編號(從0開始)腐巢。這可能導致在數(shù)據(jù)集的訓練中產(chǎn)生優(yōu)先問題玄括。具有較高值的標簽可以被認為具有比具有較低值的標簽更高的優(yōu)先級。
為了解決這個問題遭京，我們將使用一種熱編碼技術。
一種熱門編碼是一種用于在機器學習模型中將類別變量表示為數(shù)值的技術船殉。使用一種熱編碼的優(yōu)勢包括：
? ? ? ?它允許在需要數(shù)字輸入的模型中使用分類變量斯嚎。
? ? ? ?它可以為模型提供更多關于分類變量的信息挨厚，從而提高模型的性能糠惫。
? ? ? ?它可以幫助避免當分類變量具有自然順序(例如，“小”硼讽、“中”、“大”)時可能發(fā)生的順序性問題壤躲。
使用一種熱編碼的缺點包括：
? ? ? ?這可能會增加維度备燃，因為會為變量中的每個類別創(chuàng)建單獨的列。這可能會使模型變得更復雜赚爵，訓練起來也更慢法瑟。
? ? ? ?這可能會導致數(shù)據(jù)稀疏，因為在大多數(shù)單熱點編碼列中窝剖，大多數(shù)觀測值都將為0酥夭。
? ? ? ?這可能會導致過度擬合，特別是當變量中有許多類別且樣本量相對較小時疙描。
? ? ? ?一次熱編碼是一種處理分類數(shù)據(jù)的強大技術讶隐，但它會導致維度增加、稀疏性和過度擬合巫延。謹慎使用它很重要，并考慮其他方法畏妖，如序號編碼或二進制編碼疼阔。
