类别型特征（Categorical Feature）主要是指性别（男、女）、血型（A、B、
AB、O）等只在有限选项内取值的特征。类别型特征原始输入通常是字符串形
式，除了决策树等少数模型能直接处理字符串形式的输入，对于逻辑回归、支持
向量机等模型来说，类别型特征必须经过处理转换成数值型特征才能正确工作。
1.序号编码（Ordinal Encoding）
2.独热编码（One-hot Encoding）
3.二进制编码（Binary Encoding）
常见方法哪里都能查到，这里略过。
scikit-learn中函数介绍：
https://contrib.scikit-learn.org/category_encoders/helmert.html
该方法是一种正交对比方法
正交对比指在单个方差分析模型中的一组对比，而且对于单个对比来说：各处理效应的系数之和为零。（对比系数向量与截距向量正交）。对于任意两个对比来说，处理效应系数点积为零。（对比系数向量两两正交）。
| level | H2 | H3 |
|---|---|---|
| 1（Dutch） | -1/2 | -1/3 |
| 2（German） | 1/2 | -1/3 |
| 3（Italian） | 0 | 2/3 |
第一个对比H3比较了种族级别 3 的因变量的平均值与前面所有种族级别（级别 1、2 ）的平均值，第二个对比H2比较了级别 2 的因变量的平均值与前面所有种族级别（级别 1）的平均值.
然后在矩阵前面添加一列1
| level | 新增 | H2 | H3 |
|---|---|---|---|
| 1（Dutch） | 1 | -1/2 | -1/3 |
| 2（German） | 1 | 1/2 | -1/3 |
| 3（Italian） | 1 | 0 | 2/3 |
求逆
| [,1] | [,2] | [,3] | |
|---|---|---|---|
| [,1] | 1/3 | 1/3 | 1/3 |
| [,2] | -1 | 1 | 0 |
| [,3] | -1/2 | -1/2 | 1 |
赫尔默特对比一般用于对类别变量的量级进行对比，比如当你想知道剂量反应研究中的最小有效剂量时，Helmert 对比可能有用的一个例子。
假设我们有一种新药，我们想知道需要多少药物才能治好头痛。我们将头痛患者分为四组。 A组服用安慰剂，B组服用1片新药，C组服用3片，D组服用4片。在数据分析中，我们首先要确定与安慰剂相比，1 片是否会导致显着减少。如果不是这样，我们可以测试 3 片（C 组）是否比 1 片或没有片（A 组和 B 组组合）效果更好。如果这也没有显示出显着的改善，我们可能想要比较 6 片（D 组）与更少的片（A、B 和 C 组相结合）。
scikit-learn中函数介绍：
https://contrib.scikit-learn.org/category_encoders/sum.html
| level of Education | Eductaion_0(PhD vs. mean) | Eductaion_1(HighSchool vs. mean) | Eductaion_2(Bachelor vs. mean) |
|---|---|---|---|
| PhD | 1 | 0 | 0 |
| HighSchool | 0 | 1 | 0 |
| Bachelor | 0 | 0 | 1 |
| Master | -1 | -1 | -1 |
第一个Education_0将 PhD与所有教育水平进行比较，第二个Education_1将 HighSchool与所有教育水平进行比较，第三个Eductaion_2将 Bachelor与所有教育水平进行比较。编码是通过将 1 分配给类别PhD进行第一次比较（因为类别PhD是要与所有其他类别进行比较的类别），将 1 分配给类别HighSchool进行第二次比较（因为类别 HighSchool 将与所有其他类别进行比较），1 分配给类别Bachelor进行第三次比较（因为 Bachelor将与所有其他类别进行比较）。 请注意，所有三个比较都将 -1 分配给类别Master（因为它是从未与其他类别进行比较的类别），并且所有其他值都分配给 0。
| Level of race | race.f1 | race.f2 | race.f3 |
|---|---|---|---|
| Level 1 v. Level 2 | Level 2 v. Level 3 | Level 3 v. Level 4 | |
| 1 (Hispanic) | 3/4 | 1/2 | 1/4 |
| 2 (Asian) | -1/4 | 1/2 | 1/4 |
| 3 (African American) | -1/4 | -1/2 | 1/4 |
| 4 (Caucasian) | -1/4 | -1/2 | -3/4 |
表格里的数字遵循以下公式，k为level的个数。
| Level of race | race.f1 | race.f2 | race.f3 |
|---|---|---|---|
| Level 1 v. Level 2 | Level 2 v. Level 3 | Level 3 v. Level 4 | |
| 1 (Hispanic) | (k-1)/k | (k-2)/k | (k-3)/k |
| 2 (Asian) | -1/k | (k-2)/k | (k-3)/k |
| 3 (African American) | -1/k | -2/k | (k-3)/k |
| 4 (Caucasian) | -1/k | -2/k | -3/k |
| Level of race | race.f1 | race.f2 | race.f3 |
|---|---|---|---|
| Level 1 v. Level 2 | Level 2 v. Level 3 | Level 3 v. Level 4 | |
| 1 (Hispanic) | -3/4 | -1/2 | -1/4 |
| 2 (Asian) | 1/4 | -1/2 | -1/4 |
| 3 (African American) | 1/4 | 1/2 | -1/4 |
| 4 (Caucasian) | 1/4 | 1/2 | 3/4 |
表格里的数字遵循以下公式，k为level的个数。
| Level of race | race.f1 | race.f2 | race.f3 |
|---|---|---|---|
| Level 1 v. Level 2 | Level 2 v. Level 3 | Level 3 v. Level 4 | |
| 1 (Hispanic) | -(k-1)/k | -(k-2)/k | -(k-3)/k |
| 2 (Asian) | 1/k | -(k-2)/k | -(k-3)/k |
| 3 (African American) | 1/k | 2/k | -(k-3)/k |
| 4 (Caucasian) | 1/k | 2/k | 3/k |
https://online.stat.psu.edu/stat502_fa21/lesson/10/10.2
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