数据预处理：独热编码（One-Hot Encoding）和 LabelEncoder标签编码

一、问题由来 在很多机器学习任务中，特征并不总是连续值，而有可能是分类值。 离散特征的编码分为两种情况： 　　1、离散特征的取值之间没有大小的意义，比如color：[red,blue],那么就使用one-hot编码 　　2、离散特征的取值有大小的意义，比如size:[X,XL,XXL],那么就使用数值的映射{X:1,XL:2,XXL:3} 使用pandas可以很方便的对离散型特征进行one-hot

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