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news 2025/10/12 18:51:25

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想象一下你有一个特征（表格中的一列），用来记录“学生所在的班级”。

情况一：低基数特征
- 假设这个学校只有 3个班级：一班、二班、三班。
- 当你用独热编码处理“班级”这个特征时，你会创建 3个新列：是否一班、是否二班、是否三班。
- 对于每个学生，只在他所在的班级对应的列上标“是”(1)，其他标“否”(0)。
- 结果： 增加了3列，这是可以接受的，管理起来也容易。
情况二：高基数特征
- 现在，假设这个特征不是“班级”，而是“学生姓名”。
- 这个学校有 5000个学生，每个学生都有自己独特的名字（或者说，这个特征有5000个不同的取值）。
- 如果你用独热编码处理“学生姓名”这个特征，会发生什么？
- 你会为 每一个学生 创建一个新列！比如：是否张三、是否李四、是否王五…… 一直到第5000个学生。
- 最终，你的数据表会 多出5000列！
- 对于每个学生，只有他自己名字对应的那一列是“1”(是)，其他4999列全是“0”(否)。
- 结果：
  - 表格变得巨大无比： 原来可能只有10列数据，现在一下子变成5010列（10列原始数据 + 5000列新编码列）。这就像一个小本子瞬间变成了几百页厚的大部头。
  - 数据极其稀疏： 这5000列新数据里，99.98%的位置都是“0”。想象一张巨大的表格，里面几乎全是空的（0），只有极少数地方是“1”。这非常浪费存储空间和计算资源。
  - 模型训练困难： 机器学习模型看到这么多列（高维度），会非常“晕”，学习效率大大降低，训练速度变得很慢，而且更容易学到一些没有实际意义的噪音（过拟合），导致模型效果变差。就像让你从一本5000页、每页只有一行字不同的书里找规律，太难了。
  - 信息可能不足： 如果每个名字（类别）在数据集中只出现一两次（这在姓名、ID等特征中很常见），模型就无法从这个名字本身学到任何有用的、可推广的模式。它只知道“这个人叫张三”，但不知道叫张三的人有什么共同点。

总结一下，“高基数特征”就是：

指代： 一个分类特征（Categorical Feature）。
核心问题： 这个特征里包含的不同类别（唯一值）的数量非常非常大。
多“大”算“高”？ 没有绝对标准，但通常认为 几十个、上百个甚至成千上万个 唯一类别，就算是高基数了。常见的例子包括：
- 姓名、用户ID、产品ID、订单ID、设备ID：每个都是独一无二的。
- 邮政编码、详细地址、电话号码：种类非常多。
- 某些自由填写的文本字段（如“职业”、“爱好”），如果没有经过规范化，也可能产生大量独特值。
关键影响： 当你想用 独热编码 (One-Hot Encoding) 来处理这种特征时，会产生爆炸性的维度增长（新列数 = 唯一类别数），导致数据稀疏、计算困难、模型性能下降等问题。