尝试将多个变量重新编码为一个变量？

将多个变量重新编码为一个变量的过程称为特征工程或特征编码。特征工程是机器学习和数据挖掘中非常重要的一步，它可以提取、转换和选择原始数据中的特征，以便更好地表示数据，并提高模型的性能。

特征编码有多种方法，以下是一些常见的特征编码技术：

1. 独热编码（One-Hot Encoding）：将离散型特征转换为二进制向量表示，每个特征值对应一个维度，存在的特征值为1，其他为0。独热编码适用于无序离散型特征，例如性别、国家等。腾讯云相关产品：无。
2. 标签编码（Label Encoding）：将离散型特征的每个特征值映射为一个整数，适用于有序离散型特征。腾讯云相关产品：无。
3. 二进制编码（Binary Encoding）：将离散型特征的每个特征值转换为二进制表示，然后将二进制数作为特征值。腾讯云相关产品：无。
4. 有序编码（Ordinal Encoding）：将离散型特征的每个特征值按照一定的顺序映射为一个整数，适用于有序离散型特征。腾讯云相关产品：无。
5. 哈希编码（Hash Encoding）：将离散型特征的每个特征值通过哈希函数映射为一个固定长度的编码，可以减少存储空间。腾讯云相关产品：无。
6. 类别均值编码（Mean Encoding）：将离散型特征的每个特征值按照其对应的目标变量的均值进行编码，可以保留一定的信息。腾讯云相关产品：无。
7. 频率编码（Frequency Encoding）：将离散型特征的每个特征值按照其在数据集中出现的频率进行编码，可以反映特征值的重要性。腾讯云相关产品：无。
8. 特征哈希（Feature Hashing）：通过哈希函数将多个特征映射到一个固定长度的向量，可以减少存储空间和计算复杂度。腾讯云相关产品：无。

以上是一些常见的特征编码方法，具体选择哪种方法取决于数据的特点和模型的需求。