重新编码分类变量

是指将原始的分类变量转换成一组新的编码表示的过程。分类变量是指具有固定数量的离散取值的变量，例如性别、学历等。重新编码的目的是将这些分类变量转换为计算机可以处理的数值表示，以便进行各种机器学习、数据分析和统计分析任务。

重新编码分类变量有多种方法，常见的包括独热编码、标签编码和目标编码。

1. 独热编码（One-Hot Encoding）：将每个分类取值转换为一个二进制位，如果一个样本属于某个分类，对应的二进制位取值为1，其他位取值为0。这种编码方法适用于无序的分类变量，不会引入大小关系。

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1. 标签编码（Label Encoding）：将每个分类取值映射到一个整数值，可以按照分类取值的出现频率或者字典序进行编码。这种编码方法适用于有序的分类变量，可以保留一定的大小关系。

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1. 目标编码（Target Encoding）：将每个分类取值映射到目标变量的平均值或其他统计量，可以帮助模型捕捉分类变量与目标变量之间的相关性。这种编码方法适用于有序或无序的分类变量，可以提供更多的信息。

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重新编码分类变量的应用场景包括但不限于：机器学习、数据挖掘、数据预处理、特征工程、统计分析等。通过重新编码分类变量，可以使分类变量适应各种机器学习算法和统计模型的需求，提高模型的准确性和性能。

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