一种对未观察到的级别的字符列表进行热编码

的方法是使用One-hot编码。

One-hot编码是一种将离散特征进行编码的方法，它将每个特征的所有可能取值都转换成一个二进制向量，只有当前取值所对应的位置为1，其余位置都为0。这样可以将离散特征的取值转换为可计算的数值型数据，方便机器学习和深度学习等模型的应用。

优势：

1. 保留了离散特征的所有取值信息，避免了数值化带来的大小关系影响；
2. 简化了特征处理过程，避免了特征之间的大小关系带来的误导；
3. 适用于大多数机器学习算法和深度学习模型。

应用场景：

1. 文本分类：将文本数据进行One-hot编码，方便构建分类模型；
2. 推荐系统：对用户行为数据中的物品进行One-hot编码，用于构建推荐模型；
3. 多分类问题：将分类标签进行One-hot编码，用于训练多分类模型等。

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