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SKlearn中的OneHotEncoder是否删除原始分类列

在SKlearn中，OneHotEncoder是一种用于将分类特征转换为二进制特征的编码器。它将每个分类特征的每个可能取值转换为一个新的二进制特征，并且在转换后的特征中只有一个特征为1，其余特征为0。

OneHotEncoder在转换过程中不会删除原始的分类列。它会将原始的分类列转换为多个二进制特征列，并将它们添加到转换后的特征矩阵中。这样做的目的是为了保留原始的分类信息，并且在后续的机器学习模型训练中能够更好地利用这些信息。

对于每个分类特征，OneHotEncoder会创建一个新的二进制特征列，其中包含该特征的每个可能取值。如果一个样本的原始分类特征取值为该特征的某个取值，则对应的二进制特征列中的值为1，否则为0。这种编码方式可以有效地表示分类特征的不同取值之间的关系，避免了将分类特征作为连续特征处理时可能引入的误差。

在使用OneHotEncoder进行特征转换时，可以通过设置参数来控制是否删除原始的分类列。默认情况下，OneHotEncoder会保留原始的分类列，但可以通过设置参数drop='first'来删除第一个分类列，以避免多重共线性问题。

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