使用序数编码器代替独热编码器与树模型

数据预处理：名义特征与有序特征的编码方法

这篇文字主要介绍了在机器学习中处理名义特征（无序特征）和有序特征的两种常用编码方法：One-Hot 编码和Ordinal 编码，并说明了它们在使用上的区别和优劣。

**名义特征（Nominal Feature）**是指没有自然顺序的分类特征，例如颜色。对于名义特征，通常使用 One-Hot 编码，它为每个类别创建一个新的特征列。例如，如果一个特征有 10 个可能的取值，One-Hot 编码将创建 10 个新的特征列。

**有序特征（Ordinal Feature）**是指具有自然顺序的分类特征，例如衬衫尺寸。对于有序特征，通常使用 Ordinal 编码，它将所有类别编码成一个特征列，并根据其顺序进行编号。例如，对于衬衫尺寸特征，可以将“小”编码为 0，“中”编码为 1，“大”编码为 2，“特大”编码为 3。

本文的重点在于：即使对于名义特征，使用 Ordinal 编码也能在某些情况下取得与 One-Hot 编码相似的精度，并且速度更快。

具体做法：

1. 使用 Ordinal 编码对所有名义特征进行编码，即使这些特征实际上没有顺序。
2. 将编码后的数据输入到一个基于树的模型（例如随机森林）中进行训练。

原因：

基于树的模型在决策过程中会自动寻找特征之间的关系，即使这些特征是使用 Ordinal 编码进行编码的。因此，即使 Ordinal 编码没有完全反映特征的顺序关系，模型仍然能够从数据中学习到特征之间的关联性。

总结：

在处理名义特征时，使用 Ordinal 编码与 One-Hot 编码相比，在精度上可能没有显著差异，但在速度上却有很大的优势。因此，在某些情况下，使用 Ordinal 编码可以作为一种更有效的数据预处理方法。

对于基于树的模型，即使对于名义（无序）特征，也尝试使用OrdinalEncoder而不是OneHotEncoder。 准确率通常会相似，但OrdinalEncoder会快得多！