Python 3.x 只有两个值的分类变量

我处理的是不同的数据集，它们只有两个值的分类变量/特征，例如（温度='low'和'high'）或（灯光='on'和'off'或'0'和'1'）

我真的不确定是使用“一个热编码”还是“标签编码”方法来训练我的模型。 我正在研究一个分类问题，并使用一些有监督的机器学习算法

我使用了“标签编码”，得到了一个非常好的结果。我觉得可能是我做错了什么。我不确定是否应该使用“一个热编码”

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如果分类变量只有两个值我应该使用哪种方法转换变量？

由于顺序问题，只有少数情况下LabelEncoder有用。如果您的分类特征是有序的，则使用LabelEncoder，否则使用一个热编码。但是，一个热编码增加了维度。在这种情况下，我通常使用一种热编码，然后使用PCA进行降维。

谢谢您的评论。我有点理解，但对于二进制数据，哪种方法更可取。我在此链接中看到了不同的数据类型：。我仍在等待答复。哪些编码技术可用于二进制特征？。我知道LabelEncoder更适合于有序数据，而热编码更适合于标称数据。然而，我不确定在二进制数据的情况下推荐哪一种。我对ML是新手，根据我的理解，在这种情况下，一种热编码是最好的。因为数据是二进制的。