特征工程中的编码技巧：Label Encoding vs One-Hot Encoding对比

在大模型训练中，特征编码是数据预处理的关键环节。本文将深入对比Label Encoding和One-Hot Encoding两种常见编码方式的适用场景与实现方法。

Label Encoding原理与应用

Label Encoding将类别映射为连续整数，适用于有序分类变量或树模型。例如：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

df = pd.DataFrame({'color': ['red', 'blue', 'green', 'red']})
le = LabelEncoder()
df['color_encoded'] = le.fit_transform(df['color'])
print(df)

One-Hot Encoding优势

One-Hot Encoding为每个类别创建独立二进制特征，避免引入虚假顺序关系。对大模型训练尤其重要：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'color': ['red', 'blue', 'green', 'red']})
df_encoded = pd.get_dummies(df, columns=['color'])
print(df_encoded)

实际场景选择建议

• 树模型：推荐使用Label Encoding，减少特征维度
• 神经网络/线性模型：推荐One-Hot Encoding，避免偏差
• 高基数类别：考虑使用Target Encoding或Embedding

在大模型训练中，需根据具体任务和模型架构选择合适的编码策略，并确保数据清洗过程符合社区规范。