在进行回归分析时，我试图完全理解分类数据和有序数据之间的差异。现在，有什么是清楚的：
分类特征和数据示例：
颜色：红色、白色、黑色
为什么分类：red < white < black逻辑上不正确
序数特征和数据示例：
条件：旧、翻新、新
为什么序数：old < renovated < new逻辑上正确
Categorical-to-numeric 和 ordinal-to-numeric 编码方法：
分类数据的 One-Hot 编码
序数数据的任意数字
分类示例：
data = {'color': ['blue', 'green', 'green', 'red']}
One-Hot 编码后的数值格式：
color_blue color_green color_red
0 1 0 0
1 0 1 0
2 0 1 0
3 0 0 1
序数示例：
data = {'con': ['old', 'new', 'new', 'renovated']}
使用映射后的数字格式：Old < renovated < new → 0, 1, 2
0 0
1 2
2 2
3 1
在我的数据中，随着条件从“旧”变为“新”，价格会上涨。数字中的“旧”被编码为“0”。数字中的“新”被编码为“2”。因此，随着条件的增加，价格也会上涨。正确的。
现在让我们看一下“颜色”功能。就我而言，不同的颜色也会影响价格。例如，“黑色”将比“白色”更贵。但是从上面提到的分类数据的数字表示来看，我没有看到像使用“条件”功能那样增加依赖性。这是否意味着如果使用 one-hot 编码，颜色的变化不会影响回归模型中的价格？如果它不影响价格，为什么要使用 one-hot 编码进行回归？你能澄清一下吗？
更新问题：
首先我介绍线性回归的公式：
让我们看一下颜色的数据表示：
让我们使用两种数据表示的公式来预测第一个和第二个项目的价格：单热编码：
在这种情况下不同将存在不同颜色的 theta，预测将是：
Price (1 item) = 0 + 20*1 + 50*0 + 100*0 = 20$ (thetas are assumed for example)
Price (2 item) = 0 + 20*0 + 50*1 + 100*0 = 50$ (thetas are assumed for example)
颜色的序号编码： 在这种情况下，所有颜色都有共同的 theta，但乘数不同：
Price (1 item) = 0 + 20*10 = 200$ (theta assumed for example)
Price (2 item) = 0 + 20*20 = 400$ (theta assumed for example)
在我的模型中，价格为白色 < 红色 < 黑色。似乎这两种情况都是合乎逻辑的预测。对于序数和分类表示。因此，无论数据类型（分类或序数）如何，我都可以对回归使用任何编码？这种划分只是约定和面向软件的表示的问题，而不是回归逻辑本身的问题？