对于100个标签利用独热编码进行特征值化，在编程进行类别划分

可以使用sklearn库中的OneHotEncoder对100个标签进行独热编码，然后使用分类算法进行类别划分。以下是一个简单的示例代码：

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 假设有100个标签，每个标签用一个整数表示
labels = [i for i in range(100)]

# 将标签独热编码
encoder = OneHotEncoder()
encoded_labels = encoder.fit_transform([[label] for label in labels]).toarray()

# 生成一些样本数据，每个样本用一个标签表示
X = [[label] for label in labels]
y = labels

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 使用决策树分类器进行分类
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = (y_pred == y_test).sum() / len(y_test)
print('Accuracy:', accuracy)

在上面的代码中，首先使用OneHotEncoder对100个标签进行独热编码，然后生成一些样本数据，将数据集划分为训练集和测试集，最后使用决策树分类器进行分类，计算准确率。你可以根据实际情况选择其他分类算法进行类别划分。