Возможно, имелись в виду различия между общим понятием one-hot-кодирования и функцией OneHotEncoder из библиотеки Scikit-learn.

One-hot-кодирование — это процесс преобразования категориальных переменных в двоичное представление, которое используется в алгоритмах машинного обучения. 4 Для каждого уникального значения в категориальной переменной создаётся новый столбец, а наличие этого значения кодируется как 1 в соответствующем столбце и 0 в других столбцах. 4

OneHotEncoder из Scikit-learn — это инструмент, который помогает преобразовывать категориальные столбцы данных в столбцы с one-hot-кодированием. 1 В конечном наборе данных будет столько столбцов, сколько было уникальных значений в категориальном столбце. 1

Таким образом, разница заключается в том, что OneHotEncoder — это конкретная реализация one-hot-кодирования, которая позволяет работать с категориальными столбцами данных с помощью этого инструмента.

Scikit-learn также предоставляет несколько вариантов настройки процесса one-hot-кодирования, например, возможность указывать кодируемые категории и обрабатывать неизвестные категории. 4