數據預處理：獨熱編碼（One-Hot Encoding）和 LabelEncoder標籤編碼

一、問題由來 在很多機器學習任務中，特徵並不總是連續值，而有可能是分類值。 離散特徵的編碼分爲兩種情況： 　　1、離散特徵的取值之間沒有大小的意義，比如color：[red,blue],那麼就使用one-hot編碼 　　2、離散特徵的取值有大小的意義，比如size:[X,XL,XXL],那麼就使用數值的映射{X:1,XL:2,XXL:3} 使用pandas可以很方便的對離散型特徵進行one-hot

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