处理类别数据是数据预处理中常见的挑战，尤其是在机器学习任务中。类别数据表示离散的组或标签，例如产品类别、国家名称或用户类型。由于大多数算法需要数值输入，因此主要目标是将这些类别转换为有意义的数值表示，而不会引入偏差或丢失信息。该方法取决于类别数据的类型（名义或序数）和问题的上下文。
对于名义数据（没有内在顺序的类别，如颜色或城市），独热编码是一种广泛使用的方法。这种技术为每个类别创建二进制列，其中值为 1 表示该类别的存在，否则为 0。例如，一个具有“红”、“蓝”和“绿”值的“颜色”列将变成三个单独的列。但是，如果存在许多唯一类别（例如，邮政编码），这可能会导致高维度。在这种情况下，标签编码（为每个类别分配一个整数，如 0、1、2）似乎很诱人，但它有暗示人为顺序的风险（例如，0 < 1 < 2），这可能会误导线性回归等算法。或者，哈希技巧或频率编码（用类别出现的次数替换类别）可以降低维度，同时保留一些信息。
对于序数数据（具有自然顺序的类别，如教育水平“高中”、“学士”、“硕士”），序数编码是合适的。在这里，您分配反映顺序的整数（例如，0、1、2）。另一种高级方法是目标编码，其中类别被该类别目标变量的平均值替换。例如，在销售数据集中，“国家”类别可以用每个国家的平均销售额代替。但是，这需要仔细验证（例如，使用交叉验证）以避免过度拟合。像 Python 的 category_encoders 库这样的工具简化了实现，而像 scikit-learn 这样的框架提供了 OneHotEncoder 和 OrdinalEncoder 类。
最佳实践包括避免对高基数特征进行独热编码、测试多种编码策略以及处理缺失值（例如，将“未知”视为单独的类别）。例如，如果“产品类型”列缺少值，则添加“其他”类别可能比删除行更好。始终通过准确率或 F1 分数等指标来验证编码选择对模型性能的影响。通过系统地解决这些考虑因素，开发人员可以确保有效地转换类别数据以用于下游任务。