独热编码是一种将分类数据转换为机器学习模型可以处理的数值格式的技术。分类数据，例如文本标签或离散类别（例如，“红色”、“蓝色”、“狗”、“猫”），不能被大多数需要数值输入的算法直接使用。 独热编码通过为每个唯一类别创建二进制列来解决这个问题，其中 1 值表示类别的存在，0 表示类别的缺失。 这确保了分类数据以不暗示意外的顺序关系（例如，“红色”未被分配高于“蓝色”的值）的方式表示。
例如，考虑一个包含“颜色”列的数据集，该列包含类别“红色”、“绿色”和“蓝色”。 独热编码将这一列转换为三个独立的列：“Color_Red”、“Color_Green”和“Color_Blue”。 原始值为“红色”的行在新列中变为 [1, 0, 0]。 这种方法对于名义数据（没有内在顺序的类别）特别有用，但如果某个特征有许多唯一类别，则可能导致大量的列。 例如，一个包含 100 个国家/地区的“国家/地区”列将生成 100 个二进制列，从而增加数据集的维度。 像 Pandas 的 get_dummies 或 Scikit-learn 的 OneHotEncoder 这样的工具可以自动执行此过程，确保训练和测试数据集的一致性。
独热编码直接影响数据集的结构和预处理。 它使线性回归或神经网络等模型能够处理分类输入，但需要仔细考虑权衡。 高维数据集可能会导致内存问题或训练速度变慢，尤其是在数据有限的情况下。 稀疏矩阵表示可以缓解这种情况。 此外，对于像决策树这样本身就可以处理分类分割的算法来说，独热编码是不必要的。 应用时，至关重要的是确保新数据中的类别与训练期间看到的类别相匹配，以避免不匹配。 正确的实现确保模型准确地解释分类数据，使其成为许多机器学习工作流程中特征工程的基础步骤。