数据采取One-Hot编码，应该如何修改代码

在进行数据预处理时，如果要将类别型（categorical）的数据转换为One-Hot编码，你需要对数据集中的每个类别创建一个新的虚拟特征，这个特征只有在对应原始类别出现时才为1，其他时候为0。如果你使用的是pandas库，可以这样做：

import pandas as pd

# 假设df是你包含类别数据的数据框
original_data = df[['category_column']]

# 使用get_dummies()函数进行one-hot编码
encoded_data = pd.get_dummies(original_data, drop_first=True) # 如果你想去掉一个表示“未知”或所有类别的哑变量，设置drop_first=True

# 结果可能看起来像这样：
#       category_column_0  category_column_1  ... 
# 0                   0                   1  ...
# 1                   1                   0  ...
# 2                   0                   0  ...

# 现在，encoded_data的数据列名将成为新的类别标签，可以直接用于模型训练

如果你使用的是NumPy数组或者scikit-learn库，可以使用`sklearn.preprocessing.OneHotEncoder`类：

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

# 假设array是你的numpy数组， categories 是类别列表
encoder = OneHotEncoder(categories='auto')
encoded_array = encoder.fit_transform(array.reshape(-1, 1)) # 将一维数组转为二维

别忘了，在训练模型之前，确保将One-Hot编码后的结果替换回原数据集中对应的列。