类别编码能够将object的变量准换位数值类型，例如若在数据集中性别的编码为：男：MAN，女：WOMAN，则我们首先需要将其转换为数值类型。 这里我们使用某UFO的数据集作示例，其中存在一个属性为shape表示UFO的形状，我们拟为其编码，编码前为：

类别编码结果如下：

但要注意，进行类别特征编码的后的结果通常不能够直接使用，因为这样会间接的引入顺序。

当类别特征存在一定的大小顺序时，类别特征可以进行灵活运用。例如，某些群体的年纪分为幼年，青年，老年等。

对每个类别使用二进制编码，使用二进制创建新列，以表示特定行是否属于该类别。使用该方法将会对我们的数据升维，要注意我们的数据是否是稀疏的，否则维度过大且效果也不会很好。

我们接着以上述的数据为例，对shape进行独立热编码。

结果如下：

通过计算特征变量中每个值出现次数来表示该特征信息，通常情况下的问题使用此种方法提取特征都有助于帮助我们更好的构建模型。

结合预测目标和存在的特征对特征进行构造。

结果如下：

在某些情况下，我们只关注特征的有无，并不关心特征的具体大小。

对某列的二值化结果如下：

对多个特征做组合，做差，积等，能够捕获特征间的交互作用。

例如，当我们需要评估一个人胖与瘦是不能够只关注其身高和体重，此时我们就可以根据现有的数据构造BMI指数的特征。

在特征中包含时间特征时，我们可以对其做相应的处理。

根据我们的先验知识，我们可以对年月日进行拆解，并观察其相对于我们的预测目标的关联情况。 下面我们以某二手车数据为例，统计其创建时间与最终出售价格的周期性：

年与销售量的关系如下：

除只关注年的销量之外，我们还可以关注不同时间周期的时间特征。例如，是否是节假日，是否为不同的节日等。利用我们的先验知识对数据集进行验证。

我们可以根据数据类型的不同构造相应的相对时间差，例如二手车数据集中销售时间和车辆注册时间的时间差能够代表车辆的使用时间。

构造出的特征与预测目标的结果如下所示，可以看出随着使用时间的不断增长，我们的预测目标价格也在不断减小。

本次列举了两类多种构造特征的方式，在解决问题的过程中要灵活应用。

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