分类数据，简而言之，是那些用于描述和区分不同对象或现象类别的信息，类似于我们日常生活中贴上的各种标签。它们代表了可以被归类或分组的特征或属性，是理解和分析数据多样性的基础。
为何分类数据需编码处理？ 关键在于，大多数先进的机器学习模型如同精密的数字处理机器，它们的核心能力在于解析和处理数值信息。面对如“晴朗”与“雨天”这样的非数值性描述时，这些模型会感到力不从心。因此，编码成为了桥梁，它负责将这些文本或符号形式的分类信息转化为数值形式，使得机器学习算法能够识别、分析和利用这些数据。
分类数据的两大类型解析：
名义类别（Nominal Categories）：这类分类数据中的各个类别之间不存在明确的等级或顺序关系。它们仅仅是用来区分不同对象或现象的标签。比如，“天气状况”（晴天、阴天、雨天）就是一个典型的名义类别例子，因为晴天、阴天和雨天之间并没有一个固定的排序或层级关系。
序数类别（Ordinal Categories）：与名义类别不同，序数类别中的各个类别之间存在一种逻辑上的顺序或等级关系。这种顺序可以是递增的，也可以是递减的，但重要的是它们之间能够按照一定的规则进行排序。例如，“温度等级”（非常低、低、高、非常高）就是一个序数类别的实例，因为它清晰地反映了从冷到热的递进关系。
通过这样的区分和编码处理，我们可以更有效地利用分类数据，为机器学习模型提供更加丰富和准确的输入信息。
