在机器学习中，OHE（One-Hot Encoding）是一种常见的特征编码技术，用于将类别型变量转换为数值型变量。在给定的上下文中，'train_y_ohe'很可能是一个经过OHE处理的目标变量（通常是类别标签），这样模型就可以将其视为数值型输入进行处理。OHE通过为每个类别分配一个唯一的二进制值（例如，将每个类别转换为其自己的独一无二的索引）来编码类别信息，从而避免了类别型变量在机器学习算法中的混乱和混淆。