我正在对数据集中存在的不同股票代码的单位价格进行预测。数据集中大约有3000个不同的股票代码，这些代码已经用1到3000的标签编码进行了编码。

我在这里有一个问题。股票代码或国家等字段是分类特征，它们被编码为连续的数值，就像简单的标签编码一样。然而，它们是标称特征，不是序数特征。我们是否应该使用均值编码或频率编码等技术来编码这些特征，这样会有所帮助吗？否则，这些标签编码的标签会被机器解释为某种有序关系，对吗？

对于基于树的模型来说，对于标称的分类特征，仅使用标签编码就足够了吗？

回答：

有些模型可以无障碍地处理分类特征，例如决策树、随机森林等。

如果你使用其他模型，例如神经网络或支持向量机，这将是一个问题。这些模型使用你的输入特征的欧几里得表示进行工作

例如，在下图中，你可以看到具有两个特征（压力和年龄）的输入点的欧几里得表示。

如果你有一个像国家这样的分类特征，你可以有这样的数值编码：

{"England": 0, "France": 1, "Spain": 2, "Italy": 3}

你强行在你的分类值上施加某种“顺序”。例如，在这种编码中，法国位于英国和西班牙之间，这意味着西班牙在某种程度上“比”英国和法国“大”，而英国“比”法国和西班牙“小”。这当然在你的欧几里得空间中没有意义。

解决这个问题的办法之一是进行独热编码，这意味着你为分类特征中的每个标签创建一个二进制特征。

对于我们的例子，你可以进行这样的编码：

Country_England  Country_France  Country_Spain  Country_Italy0               0                0              10               1                0              01               0                0              00               0                1              00               1                0              0 

这将使你的模型以更显著的方式处理你的分类特征。

不幸的是，这种方法有很多缺点。它会使你的特征数量激增。如果你的分类特征有100个唯一值，这意味着要增加100个特征。这将导致很多问题，包括模型复杂度的增加和臭名昭著的维度灾难

在我看来，如果你有很多分类特征，最好的方法是使用能够处理这种输入的模型，如随机森林、决策树等。

或者，如果你想在你的模型中使用这些特征，考虑使用独热编码+特征选择，以减少空间复杂度并提升性能

如果你想在Python中使用独热编码，有很多库。但我建议你使用这个，来自scikit-learn。