machine-learning - 在训练机器学习模型时，我们是否需要一个热编码或标签编码目标列

Question

具有列的数据集-目标列-水果名称（数据-芒果，橙，苹果），特征列-大小（数字），颜色（红色，绿色，黄色），重量（数字）

我对颜色列进行了一次热编码并准备了特征，每一列都有数值。

我想使用分类模型进行预测。

如果我有一个我必须进行预测的目标列，它由分类数据（例如苹果、橙色、芒果）组成，所以如果我想使用逻辑回归模型，它是一个基于分类的模型，我做也需要对目标列进行一种热编码或标签编码，就像我们对特征列（名称颜色）所做的那样。

谢谢

标签： machine-learningpysparkdata-scienceone-hot-encoding

Answer 1

不，它会起作用，因为给定输入 X，逻辑回归会返回 Y = y 的概率。