MachineLearningMastery.com
·
机器学习中编码分类特征的三种智能方法
💡
原文英文，约3400词，阅读约需13分钟。
📝
内容提要
本文介绍了三种将分类特征转换为数值的方法：序数编码适用于有顺序的类别，独热编码适用于无序类别，目标编码通过计算类别的目标均值处理高基数特征。选择合适的方法取决于数据特性和类别数量。
🎯
关键要点
- 本文介绍了三种将分类特征转换为数值的方法：序数编码、独热编码和目标编码。
- 序数编码适用于有顺序的类别，确保数值反映真实的等级关系。
- 独热编码适用于无序类别，通过创建多个二进制列来避免引入虚假的等级关系。
- 目标编码通过计算类别的目标均值处理高基数特征，能够有效减少维度并提高预测能力。
- 选择合适的编码方法取决于数据特性和类别数量，避免错误应用导致模型性能下降。