在机器学习建模中，特征最终必须是数字形式，但原始特征可以是各种类型（文本、类别、图像等）。让我用通俗易懂的金融风控例子一步步解释：
1 ，为什么需要数字形式？
机器学习模型本质是数学公式（如 y = ax + b），只能处理数字。
例子：判断贷款风险时，模型需要计算：
- 年龄（30岁 → 数字30）
- 职业（"教师" → 需转换为数字）
- 信用记录（"良好"/"差" → 需转换为数字）
2,非数字特征如何转换？
情况1：类别特征（如职业、学历） 独热编码（One-Hot Encoding）
例子：职业特征
- 原始数据：["教师", "程序员", "教师", "销售"]
- 转换后：
| 职业_教师 |
职业_程序员 |
职业_销售 |
| 1 |
0 |
0 |
| 0 |
1 |
0 |
| 1 |
0 |
0 |
| 0 |
0 |
1 |
原理：每个职业变成一个新的0/1特征列，避免模型误认为"教师>程序员"。
情况2：有序类别（如信用评级） 标签编码（Label Encoding）
例子：信用等级（A>B>C）
- 原始数据：["A", "B", "C", "A"]
- 转换后：[2, 1, 0, 2]
原理：保留顺序信息（A=2分最高，C=0分最低）。
情况3：文本特征（如贷款用途描述） TF-IDF或词嵌入
例子：贷款描述"装修房屋"
- 转换为向量：[0.21, 0.75, ...]（每个数字代表关键词权重）
情况4：日期特征（如申请日期）拆解为数字
例子：2023-08-15
- 转换为：
| 年 |
月 |
日 |
星期 |
季度 |
| 2023 |
8 |
15 |
2 |
3 |
像随机森林这类模型能直接处理类别特征（内部自动转换），但为了一致性，实践中仍建议先转换为数字。
假设要预测贷款违约风险，原始数据：
| 年龄 |
职业 |
信用等级 |
贷款金额 |
| 35 |
教师 |
B |
50,000 |
| 28 |
程序员 |
A |
100,000 |
转换后数字特征矩阵：
| 年龄 |
职业_教师 |
职业_程序员 |
信用等级 |
贷款金额 |
| 35 |
1 |
0 |
1 |
50,000 |
| 28 |
0 |
1 |
2 |
100,000 |
模型才能计算：
风险分 = 0.3×年龄 + (-0.5)×职业_教师 + ...
关键总结
- 必须转换：所有特征最终需变为数字（整数/浮点数）。
- 转换方法：根据特征类型选择编码策略（独热/标签/TF-IDF等）。
- 金融场景：
- 职业/学历 → 独热编码
- 收入/负债比 → 直接使用数字
- 信用记录 → 标签编码（A=3, B=2, C=1）
- 文本备注 → TF-IDF向量化
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