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一 处理分类型特征：编码与哑变量
在机器学习中，大多数算法，譬如逻辑回归，支持向量机SVM，k近邻算法等都只能够处理数值型数据，不能处理 文字，在sklearn当中，除了专用来处理文字的算法，其他算法在fit的时候全部要求输入数组或矩阵，也不能够导 入文字型数据（其实手写决策树和普斯贝叶斯可以处理文字，但是sklearn中规定必须导入数值型）。 然而在现实中，许多标签和特征在数据收集完毕的时候，都不是以数字来表现的。比如说，学历的取值可以是["小 学"，“初中”，“高中”，"大学"]，付费方式可能包含["支付宝"，“现金”，“微信”]等等。在这种情况下，为了让数据适 应算法和库，我们必须将数据进行编码，即是说，将文字型数据转换为数值型
preprocessing.LabelEncoder:标签专用，能够将分类转换为分类数值
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
y = data.iloc[:,-1] #要输入的是标签，不是特征矩阵，所以允许一维
le = LabelEncoder() #实例化
le = le.fit(y) #导入数据
label = le.transform(y) #transform接口调取结果
le.classes_ #属性.classes_查看标签中究竟有多少类别
label #查看获取的结果label
le.fit_transform(y) #也可以直接fit_transform一步到位
le.inverse_transform(label) #使用inverse_transform可以逆转
data.iloc[:,-1] = label #让标签等于我们运行出来的结果
data.head()
#如果不需要教学展示的话我会这么写：
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
data.iloc[:,-1] = LabelEncoder().fit_transform(data.iloc[:,-1])
preprocessing.OrdinalEncoder:特征专用，能够将分类特征转换为分类数值
from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder
#接口categories_对应LabelEncoder的接口classes_，一模一样的功能
data_ = data.copy()
data_.head()
OrdinalEncoder().fit(data_.iloc[:,1:-1]).categories_
data_.iloc[:,1:-1] = OrdinalEncoder().fit_transform(data_.iloc[:,1:-1])
data_.head()
preprocessing.OneHotEncoder:独热编码，创建哑变量
已经用OrdinalEncoder把分类变量Sex和Embarked都转换成数字对应的类别了。在舱门Embarked这一列中，我们使用[0,1,2]代表了三个不同的舱门，然而这种转换是正确的吗? 思考三种不同性质的分类数据:
- 1)舱门(S，c，Q)
- 三种取值S，C，Q是相互独立的，彼此之间完全没有联系，表达的是S≠C+Q的概念。这是名义变量。
- 2)学历(小学，初中，高中)
- 三种取值不是完全独立的，我们可以明显看出，在性质上可以有高中>初中>小学这样的联系，学历有高低，但是学历取值之间却不是可以计算的，我们不能说小学＋某个取值=初中。这是有序变量。
- 3)体重(>45kg，>90kg，>135kg)
- 各个取值之间有联系，且是可以互相计算的，比如120kg - 45kg = 90kg，分类之间可以通过数学计算互相转换。这是有距变量。
- 然而在对特征进行编码的时候，这三种分类数据都会被我们转换为[0,1,2]，这三个数字在算法看来，是连续且可以计算的，这三个数字相互不等，有大小，并且有着可以相加相乘的联系。所以算法会把舱门，学历这样的分类特征，都误会成是体重这样的分类特征。这是说，我们把分类转换成数字的时候，忽略了数字中自带的数学性质，所以给算法传达了一些不准确的信息，而这会影响我们的建模。
- 类别OrdinalEncoder可以用来处理有序变量，但对于名义变量，我们只有使用哑变量的方式来处理，才能够尽量向算法传达最准确的信息:
