我正在学习标签编码器，一种热编码等应用于通过 KNN 和 XGBoost 类型树进行分类的数据集。但是，对于目标变量是否应该是热编码的，我有点困惑。

就我而言，我有一个大小为 500x10 的数据框，最后一列是目标（用于预测）国家列，而其余 499 列包含浮点值。因此，一个示例行：

feature1 ..... fetaure499 target
1.1  ......... 40.1       Germany
6.1  ......... 265.7       USA
8.1  ......... 98,7      Singapore

在这种情况下，对目标进行编码的最佳方法是：[1] KNN [2] 基于树的方法。

我相对幼稚的理解是，一种热编码对特征空间很有用，而对于诸如此类的目标，即国家列表标签编码应该足够了。这个案例是真的吗？当必须对目标进行标签编码时，我是否需要注意任何情况？

谢谢你。