独热编码（One-Hot Encoding）是一种将分类变量转换为数值表示的技术，其中每个类别被映射为一个二进制向量，该向量中仅有一个元素为1（代表该类别处于「热」状态），其余元素为0。这种编码方式消除了类别间的顺序关系，确保机器学习算法如逻辑回归或神经网络能平等处理所有类别，避免因数值编码引入的偏差，常用于处理如性别、颜色或产品类型等离散特征。
在AI产品开发的实际落地中，独热编码是特征工程的基础步骤，广泛应用于用户画像、推荐系统和分类模型的数据预处理。例如，在电商平台中，对用户地区进行独热编码可作为输入特征提升个性化推荐准确度；但其简单性也带来挑战，当类别数量庞大时可能导致维度爆炸，增加计算开销和过拟合风险。因此，AI产品经理需权衡利弊，结合场景选择编码策略，或探索嵌入（Embedding）等替代方案以优化产品性能。
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