关于特征是什么？以及特征工程是什么意思？在先前我写的文章中已经为大家详细的介绍过了。本文想继续深入特征中的其中一种——类别型特征，来解答一个我自己遇到的困惑，同时记录成文章供大家一起学习。
【机器学习300问】14、什么是特征工程？
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一、什么是类别型特征？
特征是用于描述或刻画数据实例的属性、变量或指标。每一个特征代表了原始数据的一个特定维度上的信息，它们是模型进行学习和预测的基础。知道了特征的概念后，再来理解类别型特征就很轻松了。
（1）举个例子吧
现在有一件衣服，我想让你描述一下具体这件衣服。你的衣服可能按颜色分为“红色”、“蓝色”、“绿色”，按款式分为“T恤”、“衬衫”、“毛衣”。在这里一件具体的衣服=数据实例；衣服的颜色=第一个特征；衣服的款式=第二个特征。
（2）类别型特征的定义
类别型特征是指哪些在有限可能选项中取值的特征。这些有限可能选项通常是离散的，而且大多数情况下是字符串形式的，除了少数模型能够直接处理类别型特征，对于大多数模型来说都需要对类别型特征进行必要的处理，转换成数值型特征才能正常工作。
但有些模型是可以直接处理类别型特征的，比如决策树、随机森林。
二、有哪些处理类别型特征的方式？
在上面的类别特征定义的末尾谈到了类别特征的特点，它一般是非数字的，所以有必要对其进行转换，那么常见的处理类别型特征的方式有哪些呢：
（1）序号编码（Ordinal Encoding）
序号编码通常处理类别特征之间存在明确的顺序关系（即等级或次序意义）时。比如学习成绩可以分为高中低三个档次，序号编码会按照大小关系对类别型特征赋予一个数值ID，在学习成绩这个特征中就可以按照高=3，中=2，低=1的规则来转换，转换后的编码保留了原有的大小关系。
| 教育程度 | 序号编码 |
| 小学 | 0 |
| 中学 | 1 |
| 高中 | 2 |
| 专科 | 3 |
| 本科 | 4 |
| 硕士 | 5 |
| 博士 | 6 |
（2）标签编码（Label Encoding）
标签编码方式是说将每一个类别赋予一个唯一的整数标签，但并不表达类别之间的顺序关系。有点想强行硬对应起来，如果模型不关心类别之间的顺序，就可以使用这种方法。
| 车辆类型 | 标签编码 |
| 轿车 | 0 |
| 卡车 | 1 |
| 巴士 | 2 |
| 摩托车 | 3 |
| 自行车 | 4 |
（3）独热编码（One-hot Encoding）
对于类别间不存在大小关系或顺序意义的特征，最常用的是独热编码。这种方法将每一个类别转化为一个二进制向量，向量中只有一个位置为1（类别存在时为1），其余均为0。独热中的“独”就是指只有一个，“热”就是指1。
例如，性别（男、女）会被编码为二维向量特征：[1, 0] 表示男性，[0, 1] 表示女性。
例如，血型（A型、B型、AB型、O型）会被编码为四维向量特征：[1,0,0,0]表示A型，[0,1,0,0]表示B型，[0,0,1,0]表示AB型，[0,0,0,1]表示O型。
| 血型 | A型 | B型 | AB型 | O型 |
|---|---|---|---|---|
| A型 | 1 | 0 | 0 | 0 |
| B型 | 0 | 1 | 0 | 0 |
| AB型 | 0 | 0 | 1 | 0 |
| O型 | 0 | 0 | 0 | 1 |
独热编码是一种有效的离散特征编码手段，但在实际应用中，使用独热编码时需要注意几个问题：
① 使用稀疏向量节省空间
当类别很多时，独热编码会导致特征空间的维度急剧增加，尤其是对于那些低频的类别，可能会产生大量的零值。这时，可以利用稀疏矩阵存储这些特征向量，以节省存储空间和计算资源。
② 配合特征选择降低维度
在高维数据环境下，由于维度灾难等问题，所有独热编码生成的特征不一定都对模型性能有帮助，反而可能导致过拟合。因此，需要结合特征选择的方法来剔除冗余或不相关的特征，减少维度，提高模型效率和泛化能力。
（4）二进制编码（Binary Encoding）
二进制编码是介于独热编码和标签编码之间的方法，它将类别转换为二进制代码，从而减少新的变量维度。它主要分为两步：
- 用序号编码给每个类别赋予一个数值型类别ID
- 将类别ID对应的二进制编码作为编码结果
| 血型 | 序号编码 | 二进制编码 |
|---|---|---|
| A型 | 1 | 001 |
| B型 | 2 | 010 |
| AB型 | 3 | 011 |
| O型 | 4 | 100 |
