D24不需要使用One hot encoding時機
想請問一下有關D24延伸閱讀文章 https://www.twblogs.net/a/5baab6e32b7177781a0e6859?lang=zh-cn 裡面有一段提到:  我想請教紅色框框裡面的意思是什麼? 不懂"基於樹的算法"?? 基於向量空間度量?? 沒有偏序關係?? 不知有沒有老師或其他大大方便具體說明嗎?
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2022/12/01 下午 03:17王健安贊同數：1不贊同數：0留言數：1
鈞仔 您好， 樹型演算法是透過「符合某種條件下」決定資料如何被區分的演算法， 例如：長相是「醜」與「帥/中等」等兩種情況就會被分到兩個不同分支； 同理，當資料中有個「居住地」的類別變數， 一共有「北部」、「中部」、「南部」、「東部」與「外島」等五個類別， 對樹型演算法來說， 就可以直接依照該筆資料屬於哪個居住地，進而往下建立分支。  至於若不是樹型演算法， 所有建立「模型」這件事其實就等同於建立一個「數學函數」， 換言之，每筆資料一定都只能是數字，且該數字被計算時要有實質意義， 例如：溫度、降雨量等， 但對類別變數而言， 數字本身僅代表它的類別， 並無法表達數字實質意涵， 換言之，假設「南部」的代號為 1 ，「北部」的代號為 2， 若直接將其納入公式運算，並無法解釋「北部大於南部」的意義， 因此才需要透過 One-Hot Encoding，把多類別的類別變數轉換成各個皆為二分類的類別變數。