这是一个很好的问题，

我只想补充我的观点

假设您有具有特征的数据集（患者：id，execercise_duration：int，fav_products：类别）目标（糖尿病：二进制）
标签编码只会为每个唯一类别提供数字。假设 A 类是冰淇淋，B 类是果汁，C 类是巧克力。现在，如果类别 A 编码为 1，类别 B 编码为 2，类别 C 为 3，但您将编码特征保留为数字系列，那么它仅表示类别 C > 类别 B > 类别 A（因为 3> 2 > 1）。但是发送给模型的信息是否正确？

我猜不会。Intution 说，喜欢冰淇淋和巧克力等产品的人会患糖尿病。类别 A 和 B 和 C 仅代表三种不同的事物，其中没有大或小。

但是，如果您发送频率或计数，那么可以说数据中更多的观察是冰淇淋、巧克力和更少的是果汁。因为通常冰淇淋和巧克力比果汁更受欢迎。冰淇淋和巧克力的频率或数量将超过果汁。因此，将编码特征的频率或计数保持为数字可以为模型提供信息，即当该编码特征值高时结果为糖尿病，而当其低时结果为非糖尿病。

注意：对于这个简单的示例，即使使用标签编码，更复杂的模型（如决策树）也可能提供良好的准确性。

我的 2 美分。

1. 计数编码包括额外的信息，如出现频率（同时忽略非实质性差异），一般来说，这些信息比标签编码中的标签索引更有用。

2. 与标签编码不同，计数编码可以减少已知会降低性能的维数灾难（即在高维流形中学习） 。

数学中的一个类比是模算术。众所周知（实际上是一个定理），如果某些（复杂的）方程没有以某些数为模的解，则它们没有解。由于模算术更快更容易，实际上它通过将数字组合成等价类（模运算）的唯一效果将几个复杂的问题简化为更简单的问题。

是灵丹妙药吗？当然不是，但在它成立的情况下，它肯定会为复杂问题提供更简单的解决方案。