本文介绍了Python处理类别特征的三种方法：One-Hot编码将类别转换为二进制向量，标签编码用整数表示类别，词袋模型用于文本特征表示。这些方法有助于机器学习模型理解和处理数据。
机器学习中的特征处理是数据预处理的一个重要步骤。在Python中，处理类别特征的方法有很多种。本文将介绍几种常用的方法，并提供相应的源代码示例。
- One-Hot编码
One-Hot编码是将类别特征转换为二进制向量的常用方法。对于一个有n个不同取值的类别特征，One-Hot编码将其转换为一个长度为n的二进制向量，每个取值对应一个位置，出现的位置为1，其余位置为0。这可以帮助机器学习模型更好地理解和处理类别特征。
下面是使用Python的pandas库进行One-Hot编码的示例代码：
import pandas as pd
# 创建一个包含类别特征的DataFrame
data = pd.DataFrame({
'color': 
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