文章目录 1. 定性特征变量1.1 定类变量处理1.2 定序变量处理 2. 定量特征变量3. 总结
牢记一句话：“数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已”。
机器学习的根本目标，就是用数据的特征变量去对目标变量进行预测。那么我们所遇到的特征变量有哪些种类呢？各个种类又该如何处理呢？
总体而言，所有的特征变量可以归为两大类：定性特征和定量特征，我们依次看一下。
定性特征变量，泛指 分类变量/属性变量(qualitative, categorical or attribute variable)，比如种族（满汉蒙回…），性别（男和女），年级（小学、初中、高中）。
对定性特征变量细分，又可以分两种：定类变量（Norminal Data）和定序变量（Ordinal Data），区别在于定类变量间没有大小、先后等关系（比如性别），而定序变量有对应关系（比如年级）。
变量的不同取值仅仅代表了不同类的事物，这样的变量叫定类变量。问卷的人口特征中最常使用的问题，而调查被访对象的“性别”，就是 定类变量。对于定类变量，加减乘除等运算是没有实际意义的。
在机器学习的数据预处理中，对于定类变量通常可以使用one-hot编码进行处理，本质上就是将定类变量的类别转换为两两正交的向量，保证类别之间的独立性。由于编码成的向量长度为类别的数目，所以one-hot编码可能导致特征空间变得非常大，导致维度灾难，这个时候可以考虑降维处理，即one-hot encoding + PCA的方式。
如下示例代码：
其中，可以看到特征空间维度从3变成了6。
1.2 定序变量处理 变量的值不仅能够代表事物的分类，还能代表事物按某种特性的排序，这样的变量叫定序变量。问卷的人口特征中最常使用的问题“教育程度“，定序变量的值之间可以比较大小，或者有强弱顺序，但两个值的差一般没有什么实际意义。
定序变量一般使用OrdinalEncoder或者LabelEncoder来进行处理，这两者本质上作用是一样的，区别在于接受的参数不同。参见 Difference between OrdinalEncoder and LabelEncoder。
示例代码如下:
定量特征变量泛指数值变量（quantitative or numeric variable），比如温度，年龄，收入，这些都可以用数值表示的。
对定量特征变量细分，可以分为两种：定距变量（Interval Data）和 定比变量（Ratio Data），两者一般不做特别区分，仅有的区别在于“定距变量取值为“0”时，不表示“没有”，仅仅是取值为0；定比变量取值为“0”时，则表示“没有””。
在定量特征变量中，有的变量只能取到特定的数值，叫做离散变量，比如火车数量只能是整数；有的变量可以取到任意连续值，叫做连续变量，比如质量。
对于离散的变量，我们往往可以直接灌入到模型当中；但是对于连续变量由于取值无限多，对很多机器学习算法不友好，因此需要进行离散化处理。
下面将单独总结一篇文章，讲《连续特征的离散化》。
一表总结各种特征变量区别。