人脸辨识-day22

在处理资料时，有些资料需要需要做转换，如在做分类时直接将每个类别都直接丢下去做训练，这样比较难训练外还有可能训练结果不好，所以将类别或是文字的资料标记成数字，而在做训练时程序能更好的运算。

Label encoding：只要新增一个类别，类别的那一栏位就增加一个类别。

One hot encoding : 为每个类别新增一个栏位，用0和1来表示是否存在。

两者更有利弊，在第一种，若在Categorical的那一栏，有顺序大小之分，当我们对其进行Label encoding後，在训练时模型可能会误认为数字越大的代表'大於'小数字，但其实这数字只代表他们是不同种类，那这种资料使用无序的离散值One hot encoding会比较合适。

在每一种资料使用前都要去了解资料背後代表的意义是甚麽，要如何使用这些资料在训练上最为合适。