one-hot编码可能给数据带来大问题。
当使用one-hot编码类别数据时，不知不觉间，我们给数据引入一个问题：多重共线性。
当可以通过两个或更多特征预测另一个特征时，就会出现多重共线性。
在使用one-hot编码时，由于独热编码特征的总和总是为1，这导致了完全的多重共线性。
这通常被称为虚拟变量陷阱。这是有害的，因为模型存在冗余特征。此外，在存在多重共线性的情况下，回归系数的可靠性也会受到影响。
假设我们有以下数据：
| 房间数（Rooms） | 房龄（Age） | 房子总面积（Size） | 房价（Price） |
|---|---|---|---|
| 3 | 10 | 120 | 300,000 |
| 4 | 15 | 160 | 400,000 |
| 5 | 8 | 200 | 500,000 |
| 6 | 20 | 240 | 600,000 |
假设我们想要通过线性回归来预测房价（Price），模型的形式为：
在这个例子中，房间数（Rooms） 和 房子总面积（Size） 之间的关系非常强。假设有这样的公式：
即房子的总面积几乎可以完全通过房间数来预测。
因此，房间数（Rooms）和房子总面积（Size）几乎是完全线性相关的。这种强相关性就导致了多重共线性问题。
导致回归模型面临以下问题：
1.不稳定的回归系数：房间数和总面积几乎提供了相同的信息。回归模型会难以决定是将权重分配给房间数（Rooms），还是将权重分配给房子总面积（Size）。
2.回归系数的标准误差增大：多重共线性导致回归系数的标准误差增大，这意味着我们无法精确地估计各个变量对房价的影响。
3.模型不稳定：如果我们稍微改变数据集，移除或加入某个样本，回归系数可能发生显著变化。
那如何解决呢？
解决方法很简单。可以从独热编码特征中删除任意一个特征。
这样可以立即缓解多重共线性，并打破之前存在的线性关系。
