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"one-hot" 是一种常用于机器学习和数据处理中的编码方式，主要用于表示分类数据。在 one-hot 编码中，每个类别都被转换为一个长度为类别总数的二进制向量，其中只有一个元素为 1，其他元素都为 0。这个 1 的位置表示该数据点属于哪个类别。

例如，如果有 3 个类别，分别是 "猫"、"狗" 和 "鸟"，那么：

• "猫" 可以编码为 [1, 0, 0]
• "狗" 可以编码为 [0, 1, 0]
• "鸟" 可以编码为 [0, 0, 1]

这种方法的好处是，它能够有效地将类别变量转化为数值格式，便于机器学习模型处理。同时，它也避免了类别之间的顺序关系问题，因为每个类别是独立表示的。