我正在处理仅具有仅两个值的类别变量/特征的不同数据集，例如（temperature ='low'and'high'）或（light ='on'and 'off'或'0'和'1'）。
我不确定是否要使用“ one-hot编码”]]或“ Label Encoding”方法来训练我的模型。我正在研究分类问题，并使用一些监督的机器学习算法。
我使用了“ Label Encoding”
，我得到了很好的结果。我觉得可能我做错了什么。我不确定是否应该使用“ one-hot encoding”。对于分类变量只有两个值
我应该使用哪种方法转换变量？我正在处理仅具有类别变量/特征且只有两个值的不同数据集，例如（温度='低'和'高'）或（光='开'和'关'或'0'和'1 '）。我不是...
由于通常的问题，在少数情况下LabelEncoder很有用。如果您的分类特征是序数，则使用LabelEncoder，否则使用One-hot编码。但是，一键式编码会增加尺寸。在这种情况下，我通常采用One-hot编码，然后使用PCA进行降维。