分类型数据变顺序型数据，会增加数据信息

在处理血型这种类别型数据时，直接将其进行顺序数值编码会引发一些问题。让我们分析一下选项：

A: 特征信息损失
B: 特征增加原来不存在的信息
C: 特征信息完全改变
D: 特征分布改变

正确答案是：C: 特征信息完全改变

**专业分析：**

1. **类别型数据的特性**：血型（如A型、B型、AB型、O型）是类别型数据，这种数据没有内在的顺序或数值大小关系。如果我们将其直接编码为数值（如A型=1，B型=2，AB型=3，O型=4），这会导致模型误认为这些类别之间存在某种数值上的顺序和距离关系。

2. **数值编码的影响**：将类别型数据进行顺序数值编码会引入模型无法理解的数值关系。例如，模型可能会认为B型（2）比A型（1）大，AB型（3）比B型（2）大，这种关系在实际的血型分类中并不存在。

3. **特征信息完全改变**：由于类别型数据本身没有顺序和数值大小，直接数值编码会改变原有的特征信息，使得模型在训练过程中可能会学习到错误的关系和模式。这就是为什么选项C是正确的，因为这种编码方式会完全改变特征的原始信息。

**总结**：对于类别型数据，通常采用独热编码（One-Hot Encoding）或目标编码（Target Encoding）等方法来保留特征的原始信息，而不会引入错误的数值关系。