作者：louwill；轉載自：機器學習實驗室

在做結構化數據訓練時，類別特征是一個非常常見的變量類型。機器學習中有多種類別變量編碼方式，各種編碼方法都有各自的適用場景和特點。本文就對機器學習中常見的類別編碼方式做一個簡單的總結。硬編碼：Label Encoding所謂硬編碼，即直接對類別特征進行數值映射，有多少類別取值就映射多少數值。這種硬編碼方式簡單粗暴，方便快捷。但其僅在類別特征內部取值是有序的情況才好使用，即類別特征取值存在明顯的順序性，比如說學歷特征取值為高中、本科、碩士和博士，各學歷之間存在明顯的順序關系。Sklearn提供了Label Encoding的實現方式，示例代碼如下：from sklearn import preprocessingle = preprocessing.LabelEncoder()le.fit(['undergraduate', 'master', 'PhD', 'Postdoc'])le.transform(['undergraduate', 'master', 'PhD', 'Postdoc'])array([3, 2, 0, 1], dtype=int64)獨熱編碼：One-hot EncodingOne-hot編碼應該是應用最廣泛的類別特征編碼方式了。假設一個類別特征有m個類別取值，通過One-hot編碼我們可以將其轉換為m個二元特征，每個特征對應該取值類別。對于類別特征內部取值不存在明顯的內在順序時，即直接的硬編碼不適用時，One-hot編碼的作用就凸顯出來了。但當類別特征取值過多時，One-hot編碼很容易造成維度災難，特別是對于文本類的特征，如果使用One-hot編碼對其進行編碼，基本上都是茫茫零海。所以，在類別特征取值無序，且特征取值數量少于5個時，可使用One-hot方法進行類別編碼。有朋友可能會問，一定得是5個嗎，6個行不行，當然也可以，這里并沒有固定標準，但差不多就是這個數據左右。數量再多就不建議使用One-hot了。Pandas和Sklearn都提供了One-hot編碼的實現方式，示例代碼如下。import pandas as pddf = pd.DataFrame({'f1':['A','B','C'], 'f2':['Male','Female','Male']})df = pd.get_dummies(df, columns=['f1', 'f2'])df

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoderenc = OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')X = [['Male', 1], ['Female', 3], ['Female', 2]]enc.fit(X)enc.transform([['Female', 1], ['Male', 4]]).toarray()array([[1., 0., 1., 0., 0.],[0., 1., 0., 0., 0.]])目標變量編碼：Target EncodingTarget Encoding就是用目標變量的類別均值來給類別特征做編碼。CatBoost中就大量使用目標變量統計的方法來對類別特征編碼。但在實際操作時，直接用類別均值替換類別特征的話，會造成一定程度的標簽信息泄露的情況，主流方法是使用兩層的交叉驗證來計算目標均值。Target Encoding一般適用于類別特征無序且類別取值數量大于5個的情形。參考代碼如下：### 該代碼來自知乎專欄：### https://zhuanlan.zhihu.com/p/40231966from sklearn.model_selection import KFoldn_folds = 20n_inner_folds = 10likelihood_encoded = pd.Series()likelihood_coding_map = {}# global prior meanoof_default_mean = train[target].mean() kf = KFold(n_splits=n_folds, shuffle=True)oof_mean_cv = pd.DataFrame()split = 0for infold, oof in kf.split(train[feature]):print ('==============level 1 encoding..., fold %s ============' % split)inner_kf = KFold(n_splits=n_inner_folds, shuffle=True)inner_oof_default_mean = train.iloc[infold][target].mean()inner_split = 0inner_oof_mean_cv = pd.DataFrame()likelihood_encoded_cv = pd.Series()for inner_infold, inner_oof in inner_kf.split(train.iloc[infold]):print ('==============level 2 encoding..., inner fold %s ============' % inner_split) # inner out of fold meanoof_mean = train.iloc[inner_infold].groupby(by=feature)[target].mean() # assign oof_mean to the infoldlikelihood_encoded_cv = likelihood_encoded_cv.append(train.iloc[infold].apply(lambda x : oof_mean[x[feature]]if x[feature] in oof_mean.indexelse inner_oof_default_mean, axis = 1))inner_oof_mean_cv = inner_oof_mean_cv.join(pd.DataFrame(oof_mean), rsuffix=inner_split, how='outer')inner_oof_mean_cv.fillna(inner_oof_default_mean, inplace=True)inner_split += 1oof_mean_cv = oof_mean_cv.join(pd.DataFrame(inner_oof_mean_cv), rsuffix=split, how='outer')oof_mean_cv.fillna(value=oof_default_mean, inplace=True)split += 1print ('============final mapping...===========')likelihood_encoded = likelihood_encoded.append(train.iloc[oof].apply(lambda x: np.mean(inner_oof_mean_cv.loc[x[feature]].values)if x[feature] in inner_oof_mean_cv.indexelse?oof_default_mean,?axis=1))模型自動編碼在LightGBM和CatBoost等算法中，模型可以直接對類別特征進行編碼，實際使用時直接將類別特征標記后傳入對應的api即可。一個示例代碼如下：lgb_train = lgb.Dataset(train2[features], train2['total_cost'], ???????????????????????categorical_feature=['sex'])總結根據本文的梳理，可總結機器學習中類別特征的編碼方式如下：

• Label Encoding

  • 類別特征內部有序

• One-hot Encoding

  • 類別特征內部無序

  • 類別數值<5

• Target Encoding

  • 類別特征內部無序

  • 類別數值>5

• 模型自動編碼

  • LightGBM

  • CatBoost

作者：louwill

排版：喵君姐姐

轉載自：機器學習實驗室

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總結

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