本文探讨了机器学习中数据预处理的两种重要编码技术——独热编码和标签编码。独热编码将分类变量转换为二进制向量，保持无序关系，适合多数算法；标签编码则将分类变量映射为整数，适用于有序变量或低维度场景。选择合适的编码方法对提升模型性能至关重要。
在机器学习和数据分析领域中，数据预处理是一个关键的步骤，它可以对原始数据进行转换和标准化，以便更好地适应机器学习算法的要求。独热编码（One-Hot Encoding）和标签编码（Label Encoding）是两种常用的数据编码技术，用于将分类变量转换为数值变量。本文将详细介绍独热编码和标签编码的区别，并提供相应的源代码示例。
- 独热编码（One-Hot Encoding）
独热编码是一种常用的分类变量编码方法，它将每个离散值变量扩展为一个二进制向量，其中只有一个元素为1，其他元素为0。这种编码方式的优势在于能够保留分类变量之间的无序关系，同时不引入任何顺序关系。下面是一个使用scikit-learn库进行独热编码的示例：
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
# 创建一个示例数据集
data = [['红']
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