【机器学习300问】49、数据预处理时如何处理类别型特征？

        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？http://t.csdnimg.cn/q7lng

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。

（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。

（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。

        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：

1. 用序号编码给每个类别赋予一个数值型类别ID
2. 将类别ID对应的二进制编码作为编码结果