什么是 One-Hot 编码？
hello大家好，俺是没事爱瞎捣鼓又分享欲爆棚的叶同学！！！几天来科普一下One-Hot 编码哈！
One-Hot 编码 是一种将分类变量转换为二进制向量的编码方法，常用于机器学习模型处理非数值型数据。每个类别都会被转换成一个独立的二进制列，其中只有一个值为 1，其余都为 0。
为什么需要 One-Hot 编码？
在很多机器学习算法中，模型无法直接处理非数值型的分类数据，比如 'Title' 列就可能包含 'Mr.'、'Mrs.'、'Miss' 等类别。为了让模型能够使用这些数据，我们需要将它们转换为数值型特征。
One-Hot 编码的工作原理
假设我们有一个名为 Title 的列，包含以下三个类别：
'Mr.''Mrs.''Miss'
通过 One-Hot 编码，这个列会被转换为三个独立的列，每个列表示一个类别：
| Title | Mr. | Mrs. | Miss |
|---|---|---|---|
| Mr. | 1 | 0 | 0 |
| Mrs. | 0 | 1 | 0 |
| Miss | 0 | 0 | 1 |
| Mr. | 1 | 0 | 0 |
| Miss | 0 | 0 | 1 |
在编码后，每个类别都对应一个二进制列，其中只有该类别对应的列为 1，其余列为 0。