我们通常对名义数据进行独热编码，以便更合理地计算特征之间的距离或权重，但我经常听说像随机森林或提升模型这样的基于树的模型不需要进行独热编码，但我搜索了网络却没有找到答案，有人能告诉我为什么，或者指导我一些材料来弄明白吗？

回答：

但我经常听说像随机森林或提升模型这样的基于树的模型不需要进行独热编码

这不一定正确，因为有些实现会对数值变量和分类变量应用不同的逻辑，所以最好根据你使用的库来适当地编码分类变量。

然而，有时对决策树模型使用数值编码可能是可以接受的，因为它们只是在寻找分割数据的位置，而不是例如将输入乘以权重。相比之下，神经网络会将red=1, blue=2解释为蓝色是红色的两倍，这显然不是你想要的效果。