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什么是独热编码 (One-Hot Encoding)?
独热编码是一种在数据预处理中常用的技术，用于将分类变量 (Categorical Variables) 转换为适合机器学习算法处理的数值格式。它的核心思想是：将每个类别表示成一个二进制向量，在这个向量中，只有代表该类别的那一位是 “热”的 (值为 1)，其余所有位都是 “冷”的 (值为 0)。
为什么需要独热编码？
大多数机器学习算法（如线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络等）需要数值输入。如果只是简单地将类别标签编码成整数（例如：红=0, 绿=1, 蓝=2），算法可能会错误地认为这些类别之间存在数值上的顺序或大小关系（例如：认为 红(0) < 绿(1) < 蓝(2)），但实际这些类别通常是无序且相互独立的（如颜色、国家、品牌）。独热编码通过为每个类别创建独立的二元特征，彻底消除了这种潜在的误导性排序关系。
工作原理：
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识别唯一类别： 找出该分类特征中所有不同的类别。
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示例：特征
颜色包含["红", "绿", "蓝"]→ 唯一类别：["红", "绿", "蓝"]。
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创建新的二进制列： 为每一个唯一类别创建一个新的二元特征（列）。
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示例：新列命名为
颜色_红,颜色_绿,颜色_蓝。
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赋值 1 和 0： 对于数据中的每一行：
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在其所属类别对应的新列上标记为 1。
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在其他所有新列上标记为 0。
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关键要点：
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虚拟变量陷阱 (Dummy Variable Trap)： 如果一个分类特征有
k个不同类别，独热编码会创建k个新列。这可能导致多重共线性 (Multicollinearity) 问题（即新列之间存在完美的线性关系，例如颜色_红 + 颜色_绿 + 颜色_蓝 = 1）。为了避免这个问题并减少冗余，通常会删除其中一列（例如，只保留k-1列）。被删除的那个类别可以通过所有新列都是0来表示（称为参照类别）。 -
高基数问题 (High Cardinality)： 如果一个分类特征包含非常多的类别（例如：邮政编码、用户ID、产品SKU，可能有成百上千个），独热编码会创建大量新列，导致数据维度急剧膨胀（维度灾难），增加计算负担和过拟合风险。这种情况下，应考虑其他编码方式（如目标编码、特征哈希、嵌入）。
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稀疏矩阵 (Sparse Matrix)： 独热编码的结果矩阵中大部分元素是
0。像scikit-learn这样的库在内部会使用稀疏矩阵格式来高效存储这种数据，节省内存空间。
何时使用独热编码？
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名义数据 (Nominal Data)： 类别之间没有内在顺序的数据（如：颜色、国家、品牌、产品类型）。
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低到中度基数 (Low-to-Moderate Cardinality)： 类别数量相对较少（通常少于 15-20 个）。
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适用的算法： 对数值关系敏感的模型，如：
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线性模型（线性回归、逻辑回归）
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支持向量机 (SVM)
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基于距离的算法（KNN）
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神经网络 (Neural Networks)
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朴素贝叶斯 (Naive Bayes)
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替代方案：
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标签编码 (Label Encoding)： 直接将类别映射为整数 (
0, 1, 2...)。仅适用于有序分类变量 (Ordinal Data)（如："低"=0,"中"=1,"高"=2）。 -
目标编码/均值编码 (Target Encoding / Mean Encoding)： 用该类别下目标变量的平均值来替换类别标签。对高基数特征有效，但需小心过拟合。
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特征哈希 (Feature Hashing / Hashing Trick)： 将类别映射到固定数量的桶（特征）中，通过哈希函数实现。用于处理极高基数特征，但可能发生哈希冲突。
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嵌入 (Embeddings)： 深度学习中使用的方法，通过训练学习一个低维、稠密的向量来表示每个类别（如：词嵌入）。特别适合高基数特征和自然语言处理。