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机器学习流程—数据预处理 Encoding

在机器学习中,我们经常会遇到分类变量，这些分量变量往往机器学习模型没有办法从中学习，往往有两种，一种是字符型，一种是数值型。通常需要对分类型变量做一些处理，常用的方法有两种：label encoding和one hot encoding。

例如，假设数据集有一个Gender列，其中包含Male 和 Female等分类元素。

1. 如果分类变量使用数值型表示：这些标签没有特定的偏好顺序，而且由于数据是字符串标签，机器学习模型会误解其中存在某种层次结构。
2. 如果分类变量使用字符型表示：机器学习模型无法从中学习

解决此问题的一种方法是标签编码，我们将为这些标签分配一个数值，例如将Male和Female映射到0和1。但这可能会在我们的模型中增加偏差，因为它将开始对女性参数给予更高的偏好，即 1>0，但理想情况下，两个标签在数据集中同样重要。为了解决这个问题，我们将使用 One Hot Encoding 技术。

One Hot Encoding

对于无层次关系型变量，最好做one hot encoding

优点
它允许在需要数字输入的模型中使用分类变量。

它可以通过向模型提供有关分类变量的更多信息来提高模型性能。

它可以帮助避免序数问题，当分类变量具有自然排序（例如“小”、“中”、“大”）时可能会出现序数问题。

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