One-Hot Encoding
One-Hot Encoding
目录：
- One-Hot Encoding是什么；
- 为什么我们需要使用One-Hot Encoding；
- 什么时候需要使用到One-Hot Encoding；
一、我们为什么使用 One-Hot Encoding？
在我们获得数据的时候，比如，我想知道一个女生，最喜欢的口红Top3，她会回答我，比如：Mac, 3CE, Dior（这些都是categorical 变量）
我想用机器学习预测，口红的销量。显然，我不能将Mac，3CE这些口红名字直接拿给机器学习，因为机器不能知道他们的含义
接下来，我便需要用到One-Hot Encoding
二、One-Hot Encoding的本质是什么？
One-Hot Encoding就是将一组categorical变量，转化为一组binary的变量，如下图
Reference:
https://www.kaggle.com/dansbecker/using-categorical-data-with-one-hot-encoding