有序类别变量和无序类别变量,变量可以分为哪些类型

有序类别变量和无序类别变量,变量可以分为哪些类型

1、有序的类别变量有序的类别变量转化，一般直接采用赋值、映射的方法即可，可以采用Python带的map函数。比如size:[X,XL,XXL],使用数值的映射{X:1,XL:2,XXL:3}比如高血压分级（0=正常，1=正常高值，2=1级高血压，3=2级高血压，4=3级高血压）、尿蛋白水平（0=－，1=±，2=+，3=

有序变量(Ordinal Variable) 有序变量和分类变量长得有点儿像，但是两者还是有明显的区别。有序变量是指分类数大于等于3,且类别之间存在序次关系的响应变量。在对此类资料进行统计分无序分类变量(nominal):取值之间没有顺序差别，仅做分类，又可分为二分类变量和多分类变量二分类变量是指将全部数据分成两个类别，如男、女，对、错，阴、阳等，二分类变量是一种特殊的

分类变量(categorical variable)即数据指向事物的类别，属于定性数据，彼此间互不相容，无法进行加法、减法、求平均值等处理，那是属于数值变量(numrical variable)的技能。分类变量可分为无序变量和有序类别特征和无序的类别特征有些许区别，例如Label编码等，如果我们直接按照原先的LabelEncoder进行转化就会丢失特征相对大小的信息，这对于梯度提升树模型会带来负向的效果，因为序

有序分类变量：描述事物等级或顺序，变量值可以是数值型或字符型，可以进而比较优劣，如喜欢的程度：很喜欢、一般、不喜欢无序分类变量：取值之间没有顺序差别，仅做2)分类变量：其变量值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。分类变量可分为无序变量和有序变量两类：(1)无序分类变量：是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别。它又可分为

定量变量有连续和离散之分。定性变量分为有序分类和无序分类的变量，所谓有序分类变量又称为等级变量；而无序分类变量又可分为二项分类变量和多项分类变量。那么分类变量可分为无序变量和有序变量两类：(1)无序分类变量：是指所分类别或属性之间无程度和顺序的差别。它又可分为①二项分类，如性别(男、女),药物反应(阴性和阳性)等；②多项