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 -- size(numeric),color(red,green,yellow),weight(numeric)

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，我是否也需要对目标列进行热编码或标签编码，就像我们对特征列（名称颜色）所做的那样。

谢谢你

Answer 1

不，它会起作用，因为逻辑回归会根据您的输入 X 返回 Y = y 的概率。