我是机器学习的新手，正在使用R中的caret包对我的数据运行分类算法（xgboost）。

然而，对于将一些分类变量转换为数值变量以用于机器学习，我感到困惑。我在网上搜索了很多，但找不到关于这个主题的具体规则，如果有的话。

xgboost的说明文档在以下网址（xgboost）中提到“Xgboost只能处理数值向量。”这是否意味着我的所有特征（变量）都需要只包含数值？然而，我看到一些使用xgboost的教程中使用了分类变量。

对此主题的任何帮助将不胜感激。

回答：

在统计学/机器学习中处理分类特征的主要方式是通过一种称为独热编码的机制。

例如，以下数据：

outcome    animal      1       cat      1       dog      0       dog      1       cat

假设你想根据给定案例（观察/行/主题等）的动物类型来预测结果（无论那是什么）。这样做的办法是以独热的方式编码animal，如下所示：

outcome  is_dog   is_cat      1       0        1      1       1        0      0       1        0      1       0        1

其中，基数为k的动物列已被编码为k个新列，指示给定行中animal的值是否存在特定类别/属性。

从那里，你可以使用任何模型基于（现在不同编码的）动物列来预测结果。但要确保将一种动物（一组）作为对照组排除在模型之外。在这种情况下，你可以拟合一个逻辑回归模型outcome ~ is_dog，并将is_dog的斜率系数解释为狗相对于猫来说，1结果的可能性增加或减少。