2020-06-04
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Python机器学习之独热编码（三）
什么情况下不需要独热编码
1、如果特征是离散的，并且不用独热编码就可以很合理的计算出距离，就没必要进行独热编码。（比如，离散特征共有1000个取值，分成两组是400和600,两个小组之间的距离有合适的定义，组内距离也有合适的定义，就没必要独热编码）
2、有些并不是基于向量空间度量的算法，数值只是个类别符号，没有偏序关系，就不用进行独热编码。
3、如果原本的标签编码是有序的，就不必独热编码了，因为会丢失顺序信息。
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