无法确定分类特征为名义或有序类型时，应选Ordinal Encoding还是One-Hot-Encoding？

你的理解完全符合特征工程领域的通用规范，以下是详细的规则解释和常见问题说明：

1. 名义变量与有序变量的编码标准 #

两类分类特征的编码方式有明确的区分边界：

• 名义变量：指既无方向也无大小含义的分类特征，比如无额外上下文的颜色、水果种类、地名等，这类特征必须使用独热编码（One-Hot Encoding）、pd.get_dummies或目标编码等不会隐含排序逻辑的编码方式，不允许直接使用序数编码（Ordinal Encoding）。人为给这类特征分配1/2/3/4的有序数值，会误导线性回归、SVM、神经网络等非树类模型，让模型错误认为编码数值的大小和预测目标存在相关关系，完全违背特征本身的含义。
• 有序变量：指存在明确等级/排序指向的分类特征，比如尺码S/M/L/XL、学历小学/初中/高中/大学等，这类特征优先使用序数编码，编码时需要严格按照实际的等级顺序映射数值，不能乱序分配。这种编码方式可以保留特征的排序信息，同时比独热编码的特征维度更低，能提升模型训练效率。

2. 为什么有人会对名义特征使用序数编码？ #

这属于特定场景下的折中操作，并非通用规范，常见的原因只有两类：

• 仅使用树类模型的场景：决策树、随机森林、XGBoost这类树模型是按阈值切分特征，不会把序数编码的数值当做连续的大小关系处理，这种场景下对名义特征用序数编码的效果和独热编码差异不大，还能降低特征维度提升训练速度。但只要你切换到非树类模型，这种编码方式会直接导致模型效果大幅下降。
• 错误的操作习惯：部分从业者不清楚两类编码的适用边界，图省事直接对所有分类特征用序数编码，属于典型的不规范操作。

你举的衬衫颜色例子中，你的判断完全正确：颜色本身没有任何天然排序关系，哪怕你给出的频次统计里不同颜色的样本量有高低，也不代表存在等级差异，在没有明确业务规则证明不同颜色对应某个可排序的指标（比如售价、受欢迎程度等级）的前提下，必须使用独热编码处理。

3. 无法确定特征类型时的选择规则 #

领域内有明确的通用处理原则：如果无法确认分类特征是名义还是有序，一律默认按名义变量处理，优先选择独热编码；也可以通过交叉验证对比两种编码方式的模型效果，选择表现更优的方案，绝对不能在没有明确排序依据的情况下擅自使用序数编码。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者letdatado