🔑 名詞卡
Label Encoding（標籤編碼）
🎯 定義
將每個類別對應到一個整數編號的類別資料編碼方法（如「小學」→0、「高中」→1、「大學」→2），適用於具有明確順序關係的有序類別（Ordinal Variables）。
重點／應用
- 優點：轉換快速、佔用空間小。
- 風險：若誤用於無序類別（Nominal Variables），模型可能誤解編號間具有數學上的大小或順序意義（例如將「紅/藍/綠」編碼為 0/1/2，模型可能誤認藍比紅「大」）。
記憶技巧
「有順序才能編號」——教育程度、服務等級（Basic/Premium/VIP）適合，城市名稱、顏色不適合。
易混淆
- vs One-hot Encoding：Label Encoding 適用有序類別；One-hot Encoding 適用無序類別，避免引入不存在的順序關係。
📖 課文原文「Label Encoding（標籤編碼）⋯適用情境：類別具有明確順序關係（Ordinal Variables）⋯風險：若誤用於無序類別（Nominal Variables），模型可能誤解為數值之間具有數學意義。」