使用sklearn训练模型，只能输入数值型变量。因此需要对数据集中的非数值型离散变量进行处理，非数值型离散变量分为两类：有序型与无序型
一、有序型离散变量处理
什么叫有序型离散变量呢，比如说衣服尺码，M、L、XL；学历：小学、初中、高中、本科；这些都属于有序型变量。
在上图数据表格中，size及classlabel则为有序型变量，自定义有序型字典表，进行相关映射即可：
二、无序型离散变量处理
衣服的颜色，风向、人员类别这些都属于无序型变量，如果转换成有序型数值代入模型会对建模结果造成影响，因此对于无序型变量需要做独热编码或者哑变量处理
（1）独热编码
独热编码，又称为一位有效编码，主要是采用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候只有一位有效。 独热编码是分类变量作为二进制向量的表示，这首先要求将分类值映射到整数值，然后再将每个整数值表示为二进制向量。
具体操作如下：首先将无序型变量color利用LabelEncoder()方法映射为数值
再将整数型数值进行独热编码
（2）哑变量处理
在模型中引入多个虚拟变量时，虚拟变量的个数应按下列原则确定： 如果有m种互斥的属性类型，在模型中引入（m-1）个虚拟变量。 例如，性别有2个互斥的属性，引用2-1=1个虚拟变量；再如，文化程度分小学、初中、高中、大学、研究生5类，引用4个虚拟变量。
pandas中的get_dummies方法来创建哑特征，get_dummies默认会对DataFrame中所有字符串类型的列进行独热编码：
在实际特征工程处理过程中，使用LabelEncoder()+OneHotEncoder()方式，sklearn能够将训练集属性记录，并可以采用transform()方法直接作用于待加入模型的测试集。
什么情况下用都热编码：
- 用：独热编码用来解决类别型数据的离散值问题，
- 不用：将离散型特征进行one-hot编码的作用，是为了让距离计算更合理，但如果特征是离散的，并且不用one-hot编码就可以很合理的计算出距离，那么就没必要进行one-hot编码。 有些基于树的算法在处理变量时，并不是基于向量空间度量，数值只是个类别符号，即没有偏序关系，所以不用进行独热编码。 Tree Model不太需要one-hot编码： 对于决策树来说，one-hot的本质是增加树的深度。
总的来说，要是one hot encoding的类别数目不太多，建议优先考虑。
