9、机器学习中类别特征编码与特征处理策略

机器学习中类别特征编码与特征处理策略

在机器学习中，许多算法要求输入的特征为数值类型。然而，实际数据中常常包含类别特征，这些特征需要经过编码处理才能被算法有效利用。本文将详细介绍几种常见的类别特征编码方法，以及特征变换、分箱等处理策略。

1. 类别特征编码的必要性

在使用大多数机器学习算法之前，对特征进行编码是必要的，主要原因如下：
- 算法要求 ：大多数机器学习算法需要数值型数据。
- 明确类别性质 ：当类别特征用数字表示时，需要进行编码以确保这些数字被正确识别为类别。
- 捕捉顺序信息 ：对于有序的类别特征，编码需要保留其顺序信息。
- 处理高基数特征 ：当类别特征具有大量唯一值时，需要合适的编码方法来合并类别。

2. 独热编码（One-Hot Encoding）

独热编码是一种常用的编码方法，它为特征的每个唯一值创建一个二进制向量。例如，对于一个名为 letter 的特征，若有三个唯一值 A 、 B 和 C ，独热编码将创建三个二进制向量来表示这些值。

以下是使用 feature_engine 和 pandas 进行独热编码的示例代码：

import pandas as pd
from