您有一個包含類別型 Day_Of_Week 欄位的資料集，需要將其轉換為二進位指標變數，以供機器學習模型使用。您應該使用哪種技術？

獨熱編碼 (One-hot encoding) 是將類別型資料轉換為機器學習模型可理解的數值格式的標準技術。對於 DayOfWeek 這種具有多個離散值的類別變數，獨熱編碼會為每個類別創建一個新的二進位特徵（0 或 1），避免模型錯誤地推斷類別之間的順序關係或數值大小。 二值化 (Binarization) 僅適用於將數值特徵轉換為二進位值（例如，大於某個閾值為 1，否則為 0），不適用於多類別的類別資料。詞元化 (Tokenization) 主要用於自然語言處理中將文本分解為單詞或子單詞。正規化轉換 (Normalization transformation) 則是用於調整數值特徵的尺度，使其落在特定範圍內，與類別資料的轉換無關。