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混合数据分类实战：独热编码、嵌入层与树模型指南

Ai

处理异构数据分类：一个实用指南

问题来了：混合类型数据怎么办？

手头有个数据集，不大不小，1000 个样本，12 个特征维度。这里面有点复杂：

  • 5 个是温度读数（连续值）
  • 5 个是价格数据（连续值）
  • 1 个是专家判断（整数值：0 代表未定，1 代表好，2 代表坏，4 代表危险 - 注意这个不是连续的，是类别！）
  • 最后 1 个是咱们要预测的目标：一个二元决策变量（是/否，0/1）。

麻烦在于，数据类型五花八门，有连续的数值，也有表示类别的整数。怎么训练一个分类器来预测那个二元决策变量呢？

有人可能会想，干脆按照专家判断的几种取值（0, 1, 2, 4），把数据拆成四份，每一份单独训练一个分类器。具体做法可能是：

  1. 对每份数据里的温度和价格做中心化和缩放处理。
  2. 也许用个 PCA 降降维，去掉点关系不大的特征。
  3. 然后上分类算法，比如神经网络（MLP）或者支持向量机（SVM）。

这个思路听起来好像有点道理，但它是不是最优解？要是专家判断有一千种可能，这法子还行得通吗？

分析症结：为何异构数据难处理？

大部分经典的机器学习算法，比如逻辑回归、SVM、或者基础的神经网络，它们更喜欢“整齐划一”的数据——通常是数值型的，而且最好尺度范围也别差太远。

直接把原始的混合数据扔给这些算法，可能会遇到几个坎：

  1. 类别特征的解读： 算法怎么理解专家判断的 0, 1, 2, 4？它可能会误以为这是一个有大小顺序的数值特征，觉得 4 就是比 2 大两倍，2 比 1 大一倍。但这可能完全不符合实际意义，4（危险）跟 2（坏）之间的“距离”和 2（坏）跟 1（好）之间的“距离”是不能简单用数值差来衡量的。它们代表的是不同的类别。
  2. 尺度差异： 温度可能在 20-30 度之间波动，价格可能在 100-1000 元之间变化。如果直接计算距离或梯度，尺度大的特征（比如价格）会不成比例地主导结果，导致模型忽视掉尺度较小但可能同样重要的特征（比如温度）。
  3. 算法兼容性： 有些算法内部计算（比如距离计算）压根就没设计处理类别信息。

所以，直接莽上去通常效果不佳，需要对数据做些预处理，让特征对算法更“友好”。

用户思路剖析：分而治之可行吗？

回到那个“每个专家判断值训练一个分类器”的想法。这个思路本质上是“分而治之”。

优点：

  • 简化问题： 每个子分类器面对的数据相对简单了，至少在专家判断这个维度上是统一的，只需要处理剩下的连续特征。
  • 可能捕捉特定模式： 不同专家判断下，其他特征与目标变量的关系模式可能真的不一样，分开建模理论上可以捕捉这种差异。

缺点：

  • 数据稀疏： 原本 1000 个样本就不算特别多。按照专家判断的 4 个值拆分后，每个子分类器能用到的数据量就更少了（比如判断为 4 的样本可能很少）。数据量减少，模型更容易过拟合，泛化能力可能变差。
  • 可扩展性差： 这是个致命伤。如果专家判断不是 4 种而是 1000 种，难道要训练 1000 个模型吗？这显然不现实，管理和部署都会变成噩梦。
  • 忽略跨类别信息： 把数据割裂开，模型就无法学习到“专家判断”这个特征本身对预测结果的影响，以及它与其他特征（温度、价格）之间的潜在交互作用。也许某个温度区间只有在专家判断为“危险”时才特别预示着某种结果，这种跨类别的信息在单一模型中更容易被捕捉。
  • 维护成本高： 管理、更新、监控多个模型比单个模型复杂得多。

总的来说，这种分而治之的策略在类别数量很少，且每个类别数据量足够时，或许可以尝试作为一种基线。但它通常不是处理异构数据的首选方案，特别是考虑到扩展性和信息利用率时。

更优选择：统一处理异构特征

更好的做法是，在一个模型里同时处理这些不同类型的特征。关键在于对特征进行恰当的预处理和编码，把它们转换成适合现代机器学习模型的形式。

方案一：独热编码（One-Hot Encoding）搞定类别特征

这是处理类别特征最常用、最直接的方法之一。

  • 原理： 对于有 N 个可能取值的类别特征，独热编码会把它转换成 N 个新的二元（0 或 1）特征。每个新特征对应原始类别的一个取值。对于一个样本，它属于哪个类别，哪个新特征就是 1，其他 N-1 个新特征就是 0。

  • 作用：

    • 解决了算法误把类别当作有序数值的问题。转换后的 0/1 值没有大小关系，只表示“是”或“不是”某个类别。
    • 让期望数值输入的算法（如线性模型、SVM、神经网络）能够处理类别数据。

  • 步骤/代码示例（使用 Python 的 pandas 和 scikit-learn）：

    假设你的数据在一个名叫 df 的 Pandas DataFrame 里，包含 temp1...temp5, price1...price5, judgement, target 列。

    import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, StandardScaler
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 以逻辑回归为例

# 假设 df 是你的数据 DataFrame
# df = pd.read_csv('your_data.csv') # 或者其他加载方式

# 示例数据（请替换为你的真实数据加载）
data = {
    'temp1': [20, 21, 22, 23] * 250,
    'temp2': [25, 26, 27, 28] * 250,
    # ... 其他 temp 和 price 列 ...
    'temp5': [30, 31, 32, 33] * 250,
    'price1': [100, 110, 120, 130] * 250,
    'price2': [200, 210, 220, 230] * 250,
    # ... 其他 price 列 ...
    'price5': [500, 510, 520, 530] * 250,
    'judgement': [0, 1, 2, 4] * 250,
    'target': [0, 1, 1, 0] * 250
}
df = pd.DataFrame(data)
df['price3'] = df['price1'] # 补充示例数据
df['price4'] = df['price2']
df['temp3'] = df['temp1']
df['temp4'] = df['temp2']


# 定义特征和目标
X = df.drop('target', axis=1)
y = df['target']

# 区分连续特征和类别特征的列名
continuous_features = [f'temp{i}' for i in range(1, 6)] + [f'price{i}' for i in range(1, 6)]
categorical_features = ['judgement']

# 创建预处理步骤
# 1. 对连续特征：进行中心化和缩放 (StandardScaler)
# 2. 对类别特征：进行独热编码 (OneHotEncoder)
preprocessor = ColumnTransformer(
    transformers=[
        ('num', StandardScaler(), continuous_features),
        ('cat', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore'), categorical_features) # handle_unknown='ignore' 可以在测试集遇到训练集未见的类别时，让它对应的独热编码全为0，避免报错
    ],
    remainder='passthrough' # 如果有其他列不处理，保留下来（这里没有）
)

# 将预处理和模型打包进 Pipeline
# 这里以逻辑回归为例，你可以换成 SVM, MLP 等
model_pipeline = Pipeline(steps=[
    ('preprocessor', preprocessor),
    ('classifier', LogisticRegression())
])

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
model_pipeline.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
accuracy = model_pipeline.score(X_test, y_test)
print(f"模型在测试集上的准确率: {accuracy:.4f}")

# 查看预处理后的特征名 (可选)
# 获取OneHotEncoder生成的特征名
try:
  ohe_feature_names = model_pipeline.named_steps['preprocessor'].named_transformers_['cat'].get_feature_names_out(categorical_features)
  all_feature_names = continuous_features + list(ohe_feature_names)
  print("预处理后的特征:", all_feature_names)
except AttributeError:
    print("未能自动获取特征名，请检查 scikit-learn 版本或手动查看。")

# 获取处理后的训练数据形态 (可选)
X_train_processed = model_pipeline.named_steps['preprocessor'].transform(X_train)
print(f"处理后的训练数据维度: {X_train_processed.shape}") # 会变成 (样本数, 10个连续特征 + 4个独热编码特征) -> (样本数, 14)

  • 连续特征处理： 别忘了，即使对类别特征做了独热编码，那些连续特征（温度、价格）通常也需要进行标准化 （如 StandardScaler，使其均值为0，方差为1）或归一化 （如 MinMaxScaler，缩放到 [0, 1] 区间）。这能确保它们在模型训练中（特别是基于距离或梯度的模型）具有可比性。上面代码中的 ColumnTransformer 就很好地同时处理了这两类特征。

  • 安全建议/注意事项：

    • 高基数类别特征： 如果一个类别特征有非常多的唯一值（比如成百上千个），独热编码会产生大量的新特征，可能导致维度灾难，增加计算量和过拟合风险。这时需要考虑其他方法（见下文）或进行特征选择/降维。对于本例中的 4 个类别，独热编码是完全合适的。
    • 处理未知类别： OneHotEncoder 的 handle_unknown='ignore' 参数很重要。如果在测试或部署时遇到了训练集中从未见过的类别值，它能让对应的独热编码输出全零，而不是抛出错误。

  • 进阶使用技巧：

    • 有时会用哑编码 (Dummy Coding) 代替独热编码，即生成 N-1 个新特征，可以避免完全的线性相关性（虽然很多现代库和正则化方法能处理这个问题）。可以用 pd.get_dummies(df, columns=['judgement'], drop_first=True) 实现。
    • PCA 可以在独热编码和缩放之后 进行，作为进一步降维的手段。但要先做对特征预处理，再考虑 PCA。

方案二：嵌入层（Embedding Layers）—— 更高级的类别表示

这种方法主要用在神经网络 模型中，对于处理类别特征，特别是高基数类别特征，效果拔群。

  • 原理： 不像独热编码那样稀疏地表示类别，嵌入层为每个类别学习一个低维、稠密的向量（称为嵌入向量）。这些向量的维度通常远小于独热编码的维度（比如把 1000 种类别映射到 16 维或 32 维的向量）。关键在于，这些向量是在模型训练过程中学习 出来的，目的是让相似的类别在嵌入空间中也靠得更近（如果数据支持这种相似性的话）。

  • 作用：

    • 大幅降低高基数类别特征带来的维度。
    • 能够捕捉类别之间的潜在语义关系。例如，如果“坏”(2) 和“危险”(4) 在预测目标方面行为类似，它们的嵌入向量可能会比较接近。
    • 为神经网络提供了一种强大的、可学习的类别特征表示方式。

  • 步骤/代码示例（概念性，使用 Keras/TensorFlow）：

    首先，你需要将类别特征（judgement）转换成整数索引（0, 1, 2, 3...）。因为原始值是 0, 1, 2, 4，需要先映射一下，比如 {0:0, 1:1, 2:2, 4:3}。

    import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, LabelEncoder
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, Embedding, Dense, concatenate, Flatten
from tensorflow.keras.optimizers import Adam

# 假设 df 同上
# ... (加载数据 df) ...

X = df.drop('target', axis=1)
y = df['target']

# 特征列名
continuous_features = [f'temp{i}' for i in range(1, 6)] + [f'price{i}' for i in range(1, 6)]
categorical_features = ['judgement']

# 1. 预处理连续特征：标准化
scaler = StandardScaler()
X_continuous_scaled = scaler.fit_transform(X[continuous_features]) # 只对训练集 fit_transform, 对测试集 transform

# 2. 预处理类别特征：整数编码
# 注意：这里的整数编码只是为了给 Embedding 层提供索引，不是直接作为数值特征使用
# Keras Embedding 层期望输入是从 0 到 num_categories-1 的整数
judgement_map = {0: 0, 1: 1, 2: 2, 4: 3} # 创建映射
X_categorical_encoded = X[categorical_features].replace({'judgement': judgement_map}).values
num_categories = len(judgement_map) # 类别数量，这里是 4
embedding_dim = 4 # 嵌入向量的维度，可以调整，通常远小于类别数 (这里类别少，设小一点)

# 划分训练集和测试集 (要在编码和缩放之后或之前做好划分，确保测试集使用训练集的 scaler 和 encoder)
# 这里为了简化演示，假设已经有 X_train_cont_scaled, X_test_cont_scaled, X_train_cat_encoded, X_test_cat_encoded, y_train, y_test

# 为了可运行，我们重新划分一下处理后的数据 (仅为示例)
X_combined = np.concatenate([X_continuous_scaled, X_categorical_encoded], axis=1)
X_train_combined, X_test_combined, y_train, y_test = train_test_split(X_combined, y.values, test_size=0.2, random_state=42)

# 分离回连续和类别部分
X_train_cont_scaled = X_train_combined[:, :len(continuous_features)]
X_test_cont_scaled = X_test_combined[:, :len(continuous_features)]
X_train_cat_encoded = X_train_combined[:, len(continuous_features):].astype(int) # 确保是整数
X_test_cat_encoded = X_test_combined[:, len(continuous_features):].astype(int)

# --- 构建神经网络模型 ---
# 输入层
input_continuous = Input(shape=(len(continuous_features),), name='continuous_input')
input_categorical = Input(shape=(1,), name='categorical_input') # 类别输入是单个整数

# 嵌入层处理类别特征
embedding_layer = Embedding(input_dim=num_categories, output_dim=embedding_dim, name='judgement_embedding')(input_categorical)
embedding_flat = Flatten(name='flatten_embedding')(embedding_layer) # 展平嵌入向量

# 合并处理后的连续特征和类别特征嵌入
concatenated = concatenate([input_continuous, embedding_flat], name='concatenate_features')

# 添加一些全连接层 (Dense)
dense1 = Dense(32, activation='relu', name='dense_1')(concatenated)
dense2 = Dense(16, activation='relu', name='dense_2')(dense1)
output = Dense(1, activation='sigmoid', name='output')(dense2) # 二分类用 sigmoid

# 创建模型
model = Model(inputs=[input_continuous, input_categorical], outputs=output)

# 编译模型
model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.001), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.summary() # 打印模型结构

# 训练模型
# 需要将输入数据构造成一个列表或字典，对应模型的多个输入层
history = model.fit(
    [X_train_cont_scaled, X_train_cat_encoded], y_train,
    epochs=20, # 示例 epoch 数，需要调优
    batch_size=32,
    validation_split=0.2, # 在训练中分出一部分做验证
    verbose=1
)

# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate([X_test_cont_scaled, X_test_cat_encoded], y_test, verbose=0)
print(f"\n神经网络模型在测试集上的准确率: {accuracy:.4f}")

  • 优势：

    • 对于类别数量非常多的情况（成百上千甚至更多），这是最高效的表示方法之一。
    • 如果类别间确实存在某种结构或相似性，嵌入层能学习到并利用它。

  • 劣势：

    • 需要更多的数据来有效学习嵌入向量。
    • 主要集成在神经网络框架中，对其他类型的模型（如 SVM、逻辑回归）不直接适用。
    • 模型相对复杂，需要调整更多超参数（嵌入维度、网络结构等）。

  • 进阶使用技巧：

    • 嵌入维度 (embedding_dim) 是一个重要的超参数，需要根据类别数量和数据量进行调整。通常是类别数的某个较小比例，比如四次方根或者对数关系，也可能需要实验确定。
    • 对于非常通用的类别（如词语、地理位置），有时可以使用预训练的嵌入向量作为初始值，但这在本例的特定“专家判断”中不太适用。

方案三：基于树的模型——天生好手

决策树及其衍生出的集成模型（随机森林、梯度提升树如 XGBoost, LightGBM, CatBoost）在处理异构数据方面有其独特的优势。

  • 原理： 树模型通过一系列的“是/否”问题来分裂数据。对于连续特征，问题是“值是否大于某个阈值？”；对于类别特征，问题可以是“值是否属于某个子集？”。它们天然就能在一次分裂中处理不同类型的特征。

  • 作用：

    • 可以直接处理类别特征，通常只需要简单的整数编码即可，有些库（如 CatBoost）甚至能直接处理字符串形式的类别标签。
    • 对特征尺度不敏感（或敏感度低得多）。理论上，树模型不依赖距离计算，所以不强制要求标准化连续特征。不过，实践中，进行标准化有时对某些实现（如使用正则化时）或为了与其他模型比较时保持一致性，仍然是个好习惯。
    • 能有效捕捉特征间的非线性关系和交互作用。

  • 步骤/代码示例（使用 scikit-learn 的 RandomForestClassifier 和 LightGBM）：

    import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler # 仍然推荐对连续特征做处理
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.pipeline import Pipeline
import lightgbm as lgb # 需要先安装 lightgbm

# 假设 df 同上
# ... (加载数据 df) ...

X = df.drop('target', axis=1)
y = df['target']

# 特征列名
continuous_features = [f'temp{i}' for i in range(1, 6)] + [f'price{i}' for i in range(1, 6)]
categorical_features = ['judgement']

# 对类别特征进行整数编码（对于 RandomForest 和 LightGBM）
# 注意：LabelEncoder 不能直接用在 ColumnTransformer 中对单个列操作，这里简单演示单独处理
# 在 Pipeline 中处理更复杂，或直接在 DataFrame 上修改
# 为了 pipeline 演示，我们还是用 ColumnTransformer + OrdinalEncoder
from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder

# 创建预处理步骤
# 对于树模型，类别特征通常用 OrdinalEncoder 即可
# 连续特征进行标准化仍然推荐，虽然非必需，但有时能带来稳定性或微小提升
preprocessor_tree = ColumnTransformer(
    transformers=[
        ('num', StandardScaler(), continuous_features),
        ('cat', OrdinalEncoder(), categorical_features) # 整数编码类别特征
    ],
    remainder='passthrough'
)

# --- 使用 RandomForest ---
rf_pipeline = Pipeline(steps=[
    ('preprocessor', preprocessor_tree),
    ('classifier', RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42, n_jobs=-1))
])

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

rf_pipeline.fit(X_train, y_train)
y_pred_rf = rf_pipeline.predict(X_test)
accuracy_rf = accuracy_score(y_test, y_pred_rf)
print(f"随机森林模型在测试集上的准确率: {accuracy_rf:.4f}")

# --- 使用 LightGBM ---
# LightGBM 可以直接处理类别特征，如果告知哪些是类别特征
# 但它期望的是整数编码的类别特征，所以 OrdinalEncoder 之后的输出是合适的
# 在 Pipeline 中，需要告知后续步骤哪些特征是类别的
# LightGBM 一个更方便的方式是直接在fit时指定 categorical_feature
# 这里为了展示 Pipeline 的完整性，仍然用预处理器
lgb_pipeline = Pipeline(steps=[
    ('preprocessor', preprocessor_tree),
    ('classifier', lgb.LGBMClassifier(random_state=42))
])

# LightGBM 在fit时可以指定哪些特征是类别特征，效果通常更好
# 需要从 preprocessor 获取转换后类别特征的索引
# 注意：ColumnTransformer 会改变列的顺序和数量！
# 假设 OrdinalEncoder 转换 'judgement' 后，它位于最后一列 (索引 -1 或 10)
# (这里假设连续特征在前，类别在后，且没有remainder)

# 为了更准确地指定 categorical_feature, 最好先fit_transform预处理器
X_train_transformed = preprocessor_tree.fit_transform(X_train)
# 找到 'judgement' 转换后的索引
# 这个过程比较繁琐，依赖 ColumnTransformer 的实现细节，简单起见，假设我们知道它是最后一个特征
cat_feature_index = [X_train_transformed.shape[1] - 1] # 假设转换后它在最后一列

lgbm = lgb.LGBMClassifier(random_state=42)
lgbm.fit(X_train_transformed, y_train,
         eval_set=[(preprocessor_tree.transform(X_test), y_test)], # 需要转换测试集
         eval_metric='logloss',
         callbacks=[lgb.early_stopping(10)], # 早停防止过拟合
         categorical_feature=cat_feature_index # 告诉 LightGBM 哪个索引是类别特征
         )
y_pred_lgb = lgbm.predict(preprocessor_tree.transform(X_test))
accuracy_lgb = accuracy_score(y_test, y_pred_lgb)
print(f"LightGBM 模型在测试集上的准确率: {accuracy_lgb:.4f}")


# --- 使用 CatBoost (演示概念, 需要安装 catboost 库) ---
# from catboost import CatBoostClassifier
# # CatBoost 能更好地自动处理类别特征，可以直接传入列索引或名称
# cb_model = CatBoostClassifier(iterations=100, learning_rate=0.1, random_state=42, verbose=0)
#
# # 找到原始数据中类别特征的索引
# categorical_features_indices = [X.columns.get_loc(col) for col in categorical_features]
#
# # 注意：CatBoost 可以直接处理原始数据，不需要预先编码
# # 但通常对连续特征做缩放仍然有好处
# X_train_cb, X_test_cb, y_train_cb, y_test_cb = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# # ... (可选: 对 X_train_cb 和 X_test_cb 的连续特征做缩放) ...
#
# cb_model.fit(X_train_cb, y_train_cb, cat_features=categorical_features_indices, # 指定类别特征索引
#              eval_set=(X_test_cb, y_test_cb), early_stopping_rounds=10)
# y_pred_cb = cb_model.predict(X_test_cb)
# accuracy_cb = accuracy_score(y_test_cb, y_pred_cb)
# print(f"CatBoost 模型在测试集上的准确率: {accuracy_cb:.4f}")

  • 优势：

    • 对特征预处理的要求相对较低（特别是 CatBoost）。
    • 通常性能强大，能够捕捉复杂的模式。
    • 对异常值相对不敏感。

  • 劣势：

    • 单个决策树容易过拟合（集成模型缓解了这个问题）。
    • 模型可解释性有时不如线性模型。
    • 参数调优可能比较复杂（特别是 GBDT 类）。

  • 进阶使用技巧：

    • 超参数调优 对树模型的性能至关重要（如树的数量、深度、叶子节点数、学习率、正则化参数等）。使用网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等方法进行调优。
    • CatBoost 对于包含大量类别特征的数据集是特别好的选择，它内置了多种高效处理类别特征的策略（如 Ordered Target Statistics）。
    • 特征重要性： 树模型通常能提供特征重要性评分，帮助理解哪些特征对预测贡献最大。

选择哪种分类器？

在特征工程（如独热编码+标准化，或整数编码+标准化）之后，多种分类器都可以尝试：

  • 逻辑回归 (Logistic Regression)： 简单、快速、可解释性好。适合作为基线模型。
  • 支持向量机 (SVM)： 对非线性问题（使用核函数如 RBF）和高维数据表现可能不错，但对参数和核函数的选择比较敏感，计算成本可能较高。
  • 多层感知机 (MLP / 简单神经网络)： 如果使用独热编码，可以构建一个接收所有处理后特征（包括独热编码展开的）的 MLP。如果使用嵌入层，则需要特定的网络结构。需要调优网络结构、激活函数、优化器等。
  • 随机森林 / 梯度提升树 (Random Forest / XGBoost / LightGBM / CatBoost)： 如前所述，通常是处理这类表格化、异构数据任务的强力候选者，往往能取得很好的效果，并且对预处理的要求相对宽松一些（特别是 CatBoost）。

建议：

  1. 尝试多种方法： 没有万能药。最好尝试至少两种不同的策略，比如：
    • 独热编码 + 标准化 + 逻辑回归/SVM。
    • 整数编码 + 标准化（或不标准化）+ 随机森林/LightGBM/XGBoost。
    • 如果数据量充足或类别特征复杂，可以尝试嵌入层 + 神经网络。
    • CatBoost 也是一个值得直接尝试的选项，它能简化类别特征的处理流程。
  2. 交叉验证： 使用交叉验证来评估和比较不同模型（及不同预处理方式组合）的性能，选择泛化能力最好的那个。
  3. PCA 的时机： 如果在特征工程后发现维度过高（比如独热编码产生了很多列），可以考虑在 处理完所有特征之后 （即独热编码、缩放等都完成后）应用 PCA 来降维。但要注意 PCA 是否会损失重要信息，需要通过交叉验证来评估其效果。

回答最初的问题

回到开头的问题：按照专家判断的每个值分别训练分类器。这种方法确实不太推荐 ，主要因为它会导致数据碎片化、难以扩展到多类别情况，并且可能丢失特征间的交互信息。

处理这种包含连续和类别特征的异构数据，更标准和健壮的做法 是：

  1. 将整个数据集视为一个整体。
  2. 对不同类型的特征进行恰当的预处理 ：
    • 连续特征：进行缩放 （如标准化）。
    • 类别特征：使用独热编码 （适用于类别数不多时），或者嵌入层 （用于神经网络，尤其适合高基数类别），或者对于树模型使用整数编码 （或让模型如 CatBoost 自行处理）。
  3. 将预处理后的特征喂给一个能够处理这些数值特征的分类模型 （可以是线性模型、SVM、神经网络，或特别适合此类数据的树模型）。

这样可以在一个统一的框架内利用所有数据和特征信息，通常能获得更好的泛化性能和可扩展性。