分类特征 | categorical feature
分类特征是重要的一类特征。分类特征是离散的，非连续的。
本文将针对小型分类和大型分类介绍5种主流的编码方式。以及各自的优缺点。
什么是分类（类别）特征？
分类特征是用来表示分类的，他不像数值类特征是连续的，分类特征是离散的。
比如：
性别
城市
颜色
IP地址
用户的账号ID
有些分类特征也是数值，比如账号ID，IP地址。但是这些数值并不是连续的。
连续的数字是数值类特征，离散的数字是分类特征。
关于连续和离散的解释可以看看这篇文章：《关于连续和离散的理解》
小型分类特征的编码方式
自然数编码/序列编码-Ordinal Encoding
某些分类本来就有一定的排序，这种情况下就可以使用简单的自然数编码。
例如学位：
学士-0
硕士-1
博士-2
独热编码-One-Hot Encoding
对于城市、颜色、品牌、材质…这些特征就不适合用自然数编码，因为这些特征是没有排序关系的。
使用独热编码可以让不同的分类处在「平等的地位」，不会因为数值的大小而对分类造成影响。
例如颜色分类（假设只有3种颜色）：
红色-100
黄色-010
蓝色-001
跟独热编码类似还有「虚拟编码-Dummy Encoding」和「效果编码-Effect Encoding」。
实现方式比较相似，不过有一些略微的差别，并且适用在不同的场景。
感兴趣的可以看看这两篇文章：
大型分类特征的编码方式
目标编码-Target Encoding
目标编码是表示分类列的一种非常有效的方法，并且仅占用一个特征空间，也称为均值编码。该列中的每个值都被该类别的平均目标值替代。这可以更直接地表示分类变量和目标变量之间的关系。
目标编码的扩展阅读：《目标编码简介》
散列编码-Hash encoding
散列函数也是大家常听到的哈希函数。散列函数是一个确定性函数，它映射一个潜在的无界整数到有限整数范围[1，m]。
假如有一个分类有1万个值，如果使用独热编码，编码会非常长。而使用了散列编码，不管分类有多少不同的值，都会转换成长度固定的编码。
分箱计数-Bin-Counting
分箱计数的思维有点复杂：他不是用分类变量的值作为特征，而是使用目标变量取这个值的条件概率。
换句话说，我们不对分类变量的值进行编码，而是要计算分类变量值与要预测的目标变量之间的相关统计量。
不同编码的优缺点总结
独热编码-One-Hot Encoding
优点
容易实现
分类很精确
可用于在线学习
缺点
计算效率不高
不能适应可增长的类别
只适用于线性模型
对于大数据集，需要大规模的分布式优化
散列编码-Hash encoding
优点
容易实现
模型训练成本更低
容易适应新类别
容易处理稀有类
可用于在线学习
缺点
只适合线性模型或核方法
散列后的特征无法解释
精确度难以保证
分箱计数-Bin-Counting
优点
训练阶段的计算负担最小
可用于基于树的模型
容易适应新的类别
可使用back-off方法或最小计数图处理稀有类
可解释
缺点
需要历史数据
需要延迟更新，不完全适合在线学习
很可能导致数据泄露
上面内容摘自：《精通特征工程》
总结
分类特征是离散的特征，数值类特征是连续的。
对于小型分类，常用的编码方式有：
自然数编码/序列编码-Ordinal Encoding
独热编码-One-Hot Encoding
虚拟编码-Dummy Encoding
效果编码-Effect Encoding
对于大型分类，常用的编码方式有：
目标编码-Target Encoding
散列编码-Hash encoding
分箱计数-Bin-Counting
扩展阅读
开拓视野