什么是Label encoding？one-hot encoding ,label encoding两种编码该如何区分和使用？

什么是Label encoding

label encoding 就是用标签进行编码的意思，即将原始特征值编码为自定义的数字标签完成量化编码过程。

举例:
假如有三种颜色特征：红、黄、蓝。 在利用机器学习的算法时一般需要进行向量化或者数字化。那么你可能想令 红=1，黄=2，蓝=3. 那么这样其实实现了标签编码，即给不同类别以标签。

特点

• 优点：解决了分类编码的问题，可以自由定义量化数字。但其实也是缺点，因为数值本身没有任何含义，只是排序。如大中小编码为123，也可以编码为321，即数值没有意义。
• 缺点：可解释性比较差。比如有[dog,cat,dog,mouse,cat]，我们把其转换为[1,2,1,3,2]，这里就产生了一个奇怪的现象：dog和mouse的平均值是cat。因此，Label encoding编码其实并没有很宽的应用场景。

one-hot encoding ,label encoding两种编码该如何区分和使用？

1.特征数据类型

对于定类类型的数据，建议使用one-hot encoding。 定类类型就是纯分类，不排序，没有逻辑关系。比如性别分男和女，男女不存在任何逻辑关系，我们不能说男就比女好，或者相反。再者，中国各省市分类也可以用独热编码，同样各省不存在逻辑关系，这时候使用one-hot encoding会合适些。但注意，一般会舍去一个变量，比如男的对立面肯定是女，那么女就是重复信息，所以保留其中一个变量即可。

对于定序类型的数据，建议使用label encoding。 定序类型也是分类，但有排序逻辑关系，等级上高于定类。比如，学历分小学，初中，高中，本科，研究生，各个类别之间存在一定的逻辑，显然研究生学历是最高的，小学最低。这时候使用Label encoding会显得更合适，因为自定义的数字顺序可以不破坏原有逻辑，并与这个逻辑相对应。

2.所使用的模型

对数值大小敏感的模型必须使用one-hotencoding。 典型的例子就是LR和SVM。二者的损失函数对数值大小是敏感的，并且变量间的数值大小是有比较意义的。而Label encoding的数字编码没有数值大小的含义，只是一种排序，因此对于这些模型都使用one-hot encoding。

对数值大小不敏感的模型（如树模型）不建议使用one-hotencoding。 一般这类模型为树模型。如果分类类别特别多，那么one-hot encoding会分裂出很多特征变量。这时候，如果我们限制了树模型的深度而不能向下分裂的话，一些特征变量可能就因为模型无法继续分裂而被舍弃损失掉了。因此，此种情况下可以考虑使用Label encoding。

以上两点考量需要综合考虑，而非单独判断。也就是说需要结合数据类型和模型的情况来具体选择编码方式。

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