独热编码（One-Hot Encoding）是将离散特征进行编码的一种常用方法，其目的是将分类变量转换为可用于机器学习算法模型训练的数字表示。在数据挖掘和机器学习领域中，将分类变量转换为数值型变量非常重要，这也是独热编码被广泛应用的原因之一。

1.独热编码的意义

通常情况下，分类变量的取值是无序且离散的，不能直接使用数值表示。例如血型分为A、B、AB、O四种类型，不同血型间没有任何数量上的关联。而独热编码可以将每个分类变量扩展到一组新特征上，使得每个新特征都代表原特征的一个取值。这些新特征全部为0，除了代表原特征取值的那个特征，它的值为1。这样每个样本的特征向量长度增加，但是每个特征只有一种可能取值，从而提高了模型精度。

2.为什么要用独热编码

机器学习算法需要处理数字类型的数据，对于分类数据，如果不进行处理直接输入到模型中往往会造成误差或异常结果。因此需要将分类变量转换为数值型变量。独热编码可以消除类别之间的大小关系，并提供了一种非常简单、通用且有效的表示方法。