深入解析 OrdinalEncoder 与 OneHotEncoder：核心区别与实战应用

标题：深入解析 OrdinalEncoder 与 OneHotEncoder：核心区别与实战应用

摘要：

本文详细探讨了机器学习中类别特征编码的两种核心方法——OrdinalEncoder 和 OneHotEncoder。通过对比两者的功能、特点、适用场景及代码实现，帮助读者理解如何根据数据特征和模型需求选择合适的编码方式。文章还深入分析了使用这两种编码器时的常见误区及优化建议，为数据预处理提供实用指导。

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一、OrdinalEncoder 与 OneHotEncoder 核心区别

在机器学习中，类别特征的编码是数据预处理的重要环节。不同的编码方式会对模型的性能和解释性产生显著影响。以下是 OrdinalEncoder 和 OneHotEncoder 的核心区别：

编码器	功能	核心特点	适用场景
OrdinalEncoder	将离散类别特征编码为有序整数	按类别出现顺序或自定义顺序映射为连续整数（如 [“低”, “中”, “高”] → [0,1,2]）	类别特征存在明确顺序关系，例如：教育程度（小学、初中、高中）、产品等级（A级、B级、C级）
OneHotEncoder	将离散类别特征转换为二进制独热向量	每个类别生成一个独立维度，用 0/1 表示是否存在（如 [“红”, “蓝”] → [1,0] 和 [0,1]）	类别特征无顺序关系，例如：颜色（红、蓝、绿）、国家名称（中国、美国、日本）

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二、功能详解与代码示例

1. OrdinalEncoder

参数关键点：

• categories：可手动指定类别顺序（如 categories=[["小", "中", "大"]]）。
• handle_unknown：默认报错，可