類別型特徵主要是指性別（男/女），體型（胖/瘦/適中）等只有在選項內取值的特徵，類別型特徵的原始輸入通常是字串形式，除了決策樹等少數模型能夠直接處理字串形式的輸入，對於邏輯回歸、支援向量機等模型來說，類別型特徵必須經過處理轉換成數值型特徵才能正確工作。
序號編碼通常用於處理類別間具有大小關係的資料，例如考試的成績可以由好到壞分為（a、b、c、d）四檔，序號編碼會把他們按照大小關係表示為（1、2、3、4），這樣變換完了之後依然保持著大小的關係。
然而當一組資料之間不再具有大小關係的時候，如血型（a、b、ab、o）四個屬性值之間是沒有大小關係的（此時可以認為是幾個平行關係的屬性，甚至是幾個完全抽象的無法理解的資料），這樣的資料是不可以使用序號編碼的，此時就產生了下面的方法——獨熱編碼。
還是以上面的血型（a、b、ab、o）為例，可以表示為：
a:[1,0,0,0]
b:[0,1,0,0]
ab:[0,0,1,0]
o:[0,0,0,1]
獨熱編碼的兩個問題：
二進位制編碼先給每個類別賦予乙個類別id，然後再將id對應的二進位制編碼作為結果。依然用血型的例子可以得到如下的結果：
血型類別id
二進位制表示a1
001b
2010ab3
011o
4100
相對於獨熱編碼，二進位制編碼更加緊湊，節省儲存空間。（效果未必更好）
統計各類別在訓練集**現的頻率，並將頻率作為新的特徵。
在某些情況下，具有統計意義的統計編碼也是一種值得嘗試的技巧。
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