类别特征在现实数据里十分常见，处理类别特征对于机器学习里的各种算法来说都是必不可少的过程。
本篇文章总结了几种常见的处理类别特征的方法，这些方法不仅有传统的one-hot编码的形式，也有目前最先进的思路。
一、one-hot编码
详见这篇文章。
二、类别特征的最优切分。
该方法需要特定工具的支持，如LightGBM，详见这篇文章。
三、转成数值特征
3.1 利用embedding
利用神经网络的embedding层能够让我们捕捉原来特征的内在属性，使得一些原来意义上离得“近”的东西，在转换后的向量中确实离得近（欧式空间）。详见这篇文章。
3.2 统计每个类别对应的label(训练目标)的均值
注：这里的类别指的是类别特征里的值，并非是训练目标Y。
统计的时候有一些小技巧，比如不把自身的label算进去(leave-me-out, leave-one-out)统计， 防止信息泄露。
举例：
关于"leave-me-out"的统计方法。一个简单的例子，比如样本1，3，5属于同个类别（在类别特征上的属性一样），对于样本1，可以用3和5的label均值，样本3用1和5的均值……，用这些均值来替换原来类别特征上的值。这样可以防止每一个样本直接把自身的label信息放到特征里面，减少统计特征的信息泄露，防止过拟合。CatBoost用了类似的算法来处理类别特征。