?? 什么是One-Hot？
發布時間：2025-03-30 16:13:15來源：
?? 在機器學習和數據處理領域，“One-Hot”是一個非常常見的概念。簡單來說，它是一種將分類變量轉換為機器學習模型可以理解的形式的方法。想象一下，你有一組不同的類別（比如顏色：紅、綠、藍），One-Hot編碼會為每個類別創建一個獨立的列，并用“1”或“0”來表示該類別是否被選中。例如，紅色可以用 `[1, 0, 0]` 表示，綠色用 `[0, 1, 0]`，藍色用 `[0, 0, 1]`。
?? One-Hot的主要作用是讓算法更容易識別和處理非數值型數據。這種方式避免了給類別賦予數值權重（比如紅色=1，綠色=2）可能帶來的誤導性。通過One-Hot編碼，所有類別都是平等的，不會因為數字大小而產生偏差。
?? 舉個例子：如果你正在訓練一個貓狗分類器，圖片標簽可能是“貓”或“狗”。使用One-Hot編碼后，“貓”會變成 `[1, 0]`，而“狗”則是 `[0, 1]`。這樣，神經網絡就能輕松區分這兩種類別啦！??
總之，One-Hot編碼就像為你的數據披上一件“數字化”的外衣，讓它更高效地融入機器學習的世界！?
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