& @7 k) f9 o/ p4 Z& }4 q9 E O0 o Question1|为什么需要对数值类型的特征做归一化？
4 J! U. S8 N* J4 H
$ Y- R- l3 ^. R. G2 r
Question：在对数据进行预处理时，应该怎样处理类别型特征？
4 @0 T1 d2 W5 b5 L) B
■ 序号编码
6 c3 j& L) j9 n# W W) p {' {+ u 序号编码通常用于处理类别间具有大小关系的数据。例如成绩，可以分为
# [5 I6 e" s# u 低、中、高三档，并且存在“高>中>低”的排序关系。序号编码会按照大小关系对类别型特征赋予一个数值ID，例如高表示为3、中表示为2、低表示为1，转换后依然保留了大小关系。
0 `- U, l4 Z$ |5 M4 O5 ] H
■ 独热编码
$ Q( Z3 k% x* D& L
独热编码通常用于处理类别间不具有大小关系的特征。例如血型，一共有4个取值（A型血、B型血、AB型血、O型血），独热编码会把血型变成一个4维稀疏向量，A型血表示为（1, 0, 0, 0），B型血表示为（0, 1, 0, 0），AB型表示为（0, 0,1, 0），O型血表示为（0, 0, 0, 1）。对于类别取值较多的情况下使用独热编码需要注意以下问题。
' E# R! h' S ] （1）使用稀疏向量来节省空间。在独热编码下，特征向量只有某一维取值为1，其他位置取值均为0。因此可以利用向量的稀疏表示有效地节省空间，并且目前大部分的算法均接受稀疏向量形式的输入。
$ R5 ?% ]* M0 G3 T( x' {3 C
（2）配合特征选择来降低维度。高维度特征会带来几方面的问题。一是在K近邻算法中，高维空间下两点之间的距离很难得到有效的衡量；二是在逻辑回归模型中，参数的数量会随着维度的增高而增加，容易引起过拟合问题；三是通常只有部分维度是对分类、预测有帮助，因此可以考虑配合特征选择来降低维度。
" D0 u2 l; N- z8 P u z ■ 二进制编码
1 s7 {* J: O# P' N( ?7 d* n5 r6 S3 z8 W 二进制编码主要分为两步，先用序号编码给每个类别赋予一个类别ID，然后将类别ID对应的二进制编码作为结果。以A、B、AB、O血型为例，表1.1是二进制编码的过程。A型血的ID为1，二进制表示为001；B型血的ID为2，二进制表示为010；以此类推可以得到AB型血和O型血的二进制表示。可以看出，二进制编码本质上是利用二进制对ID进行哈希映射，最终得到0/1特征向量，且维数少于独热编码，节省了存储空间。
1 V: `+ g* S1 j. q
9 p: a& Z& d/ n0 N2 R
除了本章介绍的编码方法外，有兴趣的读者还可以进一步了解其他的编码方式，比如Helmert Contrast、Sum Contrast、Polynomial Contrast、BackwardDifference Contrast等。
- e' c9 a/ u* f: q! L! p0 E 参考：《百面机器学习
3 h; }: m) {, w7 J8 o 》1.1
- S" J# F* |7 H; G7 A; ^1 L8 i 6 _* b/ x: O1 D
