机器学习代码实战：探索One-Hot编码（独热编码）技术。
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简介：
文章目录
1. 实验目的
本研究旨在根据提供的CSV文件中的汽车相关属性，包括“Car Model”（车型）、“Mileage”（行驶里程）、“Sell Price($)”（销售价格）和“Age(yrs)”（使用年数），对汽车的售价进行准确预测。后续将详细阐述两种预测模型的方法，并采用线性回归模型进行建模。 汽车数据集的密码为：7izi2。
2. 训练与预测
2.1. get_dummies 方法
利用 `get_dummies` 方法进行特征编码，该方法能够将分类变量转换为适合机器学习模型处理的数值形式。具体操作如下：
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv(carprices.csv)
dummies = pd.get_dummies(df[Car Model])
```
2.2. OneHotEncoder 方法
采用 `OneHotEncoder` 方法进行one-hot编码，该方法同样用于将分类变量转换为数值型特征，以供模型学习。 该方法通常用于处理具有大量类别特征的数据集。 后续将详细介绍其使用方式。
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