在数据分析和统计建模中，我们经常遇到需要将分类数据转换为数值形式以便进行计算的情况。这时，哑变量（Dummy Variable）或虚拟变量（Virtual Variable）便成为了解决问题的关键工具之一。哑变量是一种特殊类型的变量，它用于表示非数值型的数据，如类别、标签等信息。通过将这些非数值型数据转化为哑变量，我们可以更方便地将其纳入到模型分析中。
例如，如果你正在研究不同地区对某种产品偏好的差异，那么地区这一因素就是一个分类变量。假设你有三个地区：A、B 和 C。为了将其纳入模型，你可以创建两个哑变量（因为三个类别的哑变量只需要两个就能表示所有情况），比如 `Region_B` 和 `Region_C`，分别代表该样本是否属于 B 地区或 C 地区。如果样本属于 A 地区，则这两个哑变量值均为 0；如果属于 B 地区，则 `Region_B` 为 1 而 `Region_C` 为 0；如果属于 C 地区，则 `Region_B` 为 0 而 `Region_C` 为 1。这样，我们就可以将原本的文字标签转换成可以进行数学运算的形式，从而更好地进行统计分析和预测。
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