将类别型变量转为哑变量

要将类别型变量转为哑变量，可以使用pandas库中的get_dummies函数。首先，将需要转换的类别型变量存储在一个列表中，例如features = \["Pclass", "Sex", "SibSp", "Parch"\]。然后，使用pd.get_dummies函数将这些类别型变量转换为哑变量。这样，每个类别型变量的每个属性都会被转换为一个新的哑变量列。\[1\]

举个例子，假设我们有一个职业因素的类别型变量，包括学生、农民、工人、公务员和其他五个属性。我们可以将这个类别型变量转换为四个哑变量。其中，其他属性作为参照，每个哑变量的赋值为0。在模型解释时，每个类别哑变量的回归系数表示该哑变量与参照相比后对因变量的影响。\[2\]

另外一个例子是血型，分为A、B、O、AB四个类型。如果我们更关注O型血的人，可以将O型作为参照，来分析其他血型与O型相比后对于结局产生影响的差异。\[3\]

在引入哑变量时，有两种方式：加法方式和乘法方式。加法方式是指将哑变量作为单独的自变量，有独立的系数，只改变回归直线的截距，不改变斜率。乘法方式则相反，不改变截距，只改变斜率，因为哑变量在回归方程中与某个自变量相乘后作为一个自变量。当然，也可以同时使用加法和乘法来引入哑变量，即同时改变截距和斜率。\[3\]

因此，通过使用pd.get_dummies函数，我们可以将类别型变量转换为哑变量，并根据需要选择加法方式或乘法方式来引入这些哑变量。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python超实用小技巧：分类变量转化为哑变量（附哑变量详解）](https://blog.csdn.net/Wan7777777/article/details/119746355)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [哑变量详解](https://blog.csdn.net/huaishitou/article/details/122491259)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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