本文详细介绍了在机器学习中如何处理有序离散变量，包括Label Encoding和One-Hot Encoding两种方法，并提供了Python代码示例进行实践操作。
有序离散变量（Ordinal Categorical Features）的数值化处理详解及实践
在机器学习中，特征（Feature）的选择和预处理是至关重要的一步。在数据预处理过程中，如果存在有序离散变量，需要将其转换为数值连续变量，以便于计算机学习算法的处理。在本篇文章中，我们将介绍有序离散变量的数值化处理方法，并提供 Python 代码实现。
- 问题描述
假设我们有一组样本数据，其中包含有序离散变量“品牌”和连续变量“价格”，如下表所示：
| 序号 | 品牌 | 价格 |
|---|---|---|
| 1 | Apple | 2000 |
| 2 | Samsung | 1500 |
| 3 | Xiaomi | 1000 |
| 4 | Huawei | 1300 |
| 5 | Apple | 1800 |
| 6 | Huawei | 1100 |
| 7 | Samsung | 1200 |
| 8 | Xiaomi | 900 |
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