仅提取小时的时间戳数据。将其放入线性回归模型中。我需要一次热编码吗？

在将小时的时间戳数据放入线性回归模型中时，一次热编码通常不是必需的。一次热编码主要用于将具有离散取值的特征转换为机器学习模型可以处理的连续型特征。

对于小时的时间戳数据，如果它是一个连续的数值特征（例如，0到23之间的整数），则可以直接将其作为输入特征传递给线性回归模型。线性回归模型可以处理连续型特征，并尝试找到输入特征与目标变量之间的线性关系。

然而，如果小时的时间戳数据是一个离散的分类特征（例如，0到23之间的整数被视为不同的类别），则可以考虑使用一次热编码。一次热编码将每个类别转换为一个二进制向量，其中只有一个元素为1，表示该类别的存在。这样可以避免模型将类别之间的顺序关系作为连续性特征进行处理。

总结起来，如果小时的时间戳数据是连续的数值特征，不需要进行一次热编码；如果小时的时间戳数据是离散的分类特征，可以考虑使用一次热编码。具体是否需要进行一次热编码还需要根据具体情况和模型的要求来决定。