分類(lèi)型數(shù)據(jù)變順序型數(shù)據(jù)，會(huì)增加數(shù)據(jù)信息

在處理血型這種類(lèi)別型數(shù)據(jù)時(shí)，直接將其進(jìn)行順序數(shù)值編碼會(huì)引發(fā)一些問(wèn)題。讓我們分析一下選項(xiàng)：

A: 特征信息損失
B: 特征增加原來(lái)不存在的信息
C: 特征信息完全改變
D: 特征分布改變

正確答案是：C: 特征信息完全改變

**專(zhuān)業(yè)分析：**

1. **類(lèi)別型數(shù)據(jù)的特性**：血型（如A型、B型、AB型、O型）是類(lèi)別型數(shù)據(jù)，這種數(shù)據(jù)沒(méi)有內(nèi)在的順序或數(shù)值大小關(guān)系。如果我們將其直接編碼為數(shù)值（如A型=1，B型=2，AB型=3，O型=4），這會(huì)導(dǎo)致模型誤認(rèn)為這些類(lèi)別之間存在某種數(shù)值上的順序和距離關(guān)系。

2. **數(shù)值編碼的影響**：將類(lèi)別型數(shù)據(jù)進(jìn)行順序數(shù)值編碼會(huì)引入模型無(wú)法理解的數(shù)值關(guān)系。例如，模型可能會(huì)認(rèn)為B型（2）比A型（1）大，AB型（3）比B型（2）大，這種關(guān)系在實(shí)際的血型分類(lèi)中并不存在。

3. **特征信息完全改變**：由于類(lèi)別型數(shù)據(jù)本身沒(méi)有順序和數(shù)值大小，直接數(shù)值編碼會(huì)改變?cè)械奶卣餍畔?，使得模型在?xùn)練過(guò)程中可能會(huì)學(xué)習(xí)到錯(cuò)誤的關(guān)系和模式。這就是為什么選項(xiàng)C是正確的，因?yàn)檫@種編碼方式會(huì)完全改變特征的原始信息。

**總結(jié)**：對(duì)于類(lèi)別型數(shù)據(jù)，通常采用獨(dú)熱編碼（One-Hot Encoding）或目標(biāo)編碼（Target Encoding）等方法來(lái)保留特征的原始信息，而不會(huì)引入錯(cuò)誤的數(shù)值關(guān)系。