机器学习中类别变量的编码方法总结

由 demi 提交于周五, 25 九月 2020 - 14:02

来源：CSDN - louwill12
Author：louwill
 Machine Learning Lab

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在做结构化数据训练时，类别特征是一个非常常见的变量类型。机器学习中有多种类别变量编码方式，各种编码方法都有各自的适用场景和特点。本文就对机器学习中常见的类别编码方式做一个简单的总结。

硬编码：Label Encoding

所谓硬编码，即直接对类别特征进行数值映射，有多少类别取值就映射多少数值。这种硬编码方式简单粗暴，方便快捷。但其仅在类别特征内部取值是有序的情况才好使用，即类别特征取值存在明显的顺序性，比如说学历特征取值为高中、本科、硕士和博士，各学历之间存在明显的顺序关系。

Sklearn提供了Label Encoding的实现方式，示例代码如下：

<pre>
from sklearn import preprocessing
le = preprocessing.LabelEncoder()
le.fit(['undergraduate', 'master', 'PhD', 'Postdoc'])
le.transform(['undergraduate', 'master', 'PhD', 'Postdoc'])

array([3, 2, 0, 1], dtype=int64)
</pre>

独热编码：One-hot Encoding

One-hot编码应该是应用最广泛的类别特征编码方式了。假设一个类别特征有m个类别取值，通过One-hot编码我们可以将其转换为m个二元特征，每个特征对应该取值类别。

对于类别特征内部取值不存在明显的内在顺序时，即直接的硬编码不适用时，One-hot编码的作用就凸显出来了。但当类别特征取值过多时，One-hot编码很容易造成维度灾难，特别是对于文本类的特征，如果使用One-hot编码对其进行编码，基本上都是茫茫零海。所以，在类别特征取值无序，且特征取值数量少于5个时，可使用One-hot方法进行类别编码。有朋友可能会问，一定得是5个吗，6个行不行，当然也可以，这里并没有固定标准，但差不多就是这个数据左右。数量再多就不建议使用One-hot了。

Pandas和Sklearn都提供了One-hot编码的实现方式，示例代码如下。

<pre>import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'f1':['A','B','C'],
'f2':['Male','Female','Male']})
df = pd.get_dummies(df, columns=['f1', 'f2'])
df</pre>

<pre>
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
enc = OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')
X = [['Male', 1], ['Female', 3], ['Female', 2]]
enc.fit(X)
enc.transform([['Female', 1], ['Male', 4]]).toarray()</pre>
<pre>
array([[1., 0., 1., 0., 0.],
[0., 1., 0., 0., 0.]])</pre>

目标变量编码：Target Encoding

Target Encoding就是用目标变量的类别均值来给类别特征做编码。CatBoost中就大量使用目标变量统计的方法来对类别特征编码。但在实际操作时，直接用类别均值替换类别特征的话，会造成一定程度的标签信息泄露的情况，主流方法是使用两层的交叉验证来计算目标均值。Target Encoding一般适用于类别特征无序且类别取值数量大于5个的情形。

参考代码如下：
<pre>
### 该代码来自知乎专栏：
### https://zhuanlan.zhihu.com/p/40231966
from sklearn.model_selection import KFold
n_folds = 20
n_inner_folds = 10
likelihood_encoded = pd.Series()
likelihood_coding_map = {}
# global prior mean
oof_default_mean = train[target].mean()
kf = KFold(n_splits=n_folds, shuffle=True)
oof_mean_cv = pd.DataFrame()
split = 0
for 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 = 0
inner_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 mean
oof_mean = train.iloc[inner_infold].groupby(by=feature)[target].mean()
# assign oof_mean to the infold
likelihood_encoded_cv = likelihood_encoded_cv.append(train.iloc[infold].apply(
lambda x : oof_mean[x[feature]]
if x[feature] in oof_mean.index
else 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 += 1
oof_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 += 1
print ('============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.index
else oof_default_mean, axis=1))</pre>

模型自动编码

在LightGBM和CatBoost等算法中，模型可以直接对类别特征进行编码，实际使用时直接将类别特征标记后传入对应的api即可。一个示例代码如下：

<pre>lgb_train = lgb.Dataset(train2[features], train2['total_cost'],
categorical_feature=['sex'])</pre>

总结

根据本文的梳理，可总结机器学习中类别特征的编码方式如下：

  •   Label Encoding
类别特征内部有序

•   One-hot Encoding
类别特征内部无序
类别数值<5

  •   Target Encoding
类别特征内部无序
类别数值>5

  •   模型自动编码
LightGBM
CatBoost

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