我在寻找机器学习的例子来学习和理解时，无意中发现了这个例子：https://www.kaggle.com/saulalquicira/model-evaluation-using-cross-val-score-and-kfold

我理解代码中的所有部分，除了这一段：

labelencoder_X = LabelEncoder()X[:,2] = labelencoder_X.fit_transform(X[:,2])ct = ColumnTransformer([("cp", OneHotEncoder(), [2])],    remainder = 'passthrough') X = ct.fit_transform(X)ct = ColumnTransformer([("restecg", OneHotEncoder(), [9])],    remainder = 'passthrough')X = ct.fit_transform(X)ct = ColumnTransformer([("slope", OneHotEncoder(), [15])],    remainder = 'passthrough')X = ct.fit_transform(X)ct = ColumnTransformer([("ca", OneHotEncoder(), [18])],    remainder = 'passthrough')X = ct.fit_transform(X)ct = ColumnTransformer([("thal", OneHotEncoder(), [22])],    remainder = 'passthrough')X = ct.fit_transform(X)

我明白每个关键字的作用，但为什么我们要对已经是数值性质的数据使用这些方法？我原以为这些方法是用来处理字母性质的分类数据，以便将其转换成机器学习算法可以理解的数值二进制数据。数据集的外观如下：

回答：

这里被转换的特征在技术上是数值的，但只是在表示上。你可以看到它们已经被整数/标签编码了，然而它们所代表的数据可能是分类性质的。

当你处理序数数据（分类但特征之间有意义的顺序，即1 < 2 < 3）时，标签编码就足够了。如果你处理的是真正没有意义顺序的分类值，使用独热编码或其他技术仍然是有用的，以防止你的算法错误地从数据中解读出顺序。