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【漫话机器学习系列】048.编码有序类别特征（Encoding Ordinal Categorical Features）

article 2025/1/15 21:22:28

在机器学习和数据预处理中，有序类别特征（Ordinal Categorical Features）是一种具有自然顺序但没有明确间隔大小的变量。例如：

教育水平：小学 < 初中 < 高中 < 大学
客户满意度：非常不满意 < 不满意 < 一般 < 满意 < 非常满意

对这些特征进行编码时，需要保留类别之间的顺序关系，以便模型能够正确理解数据的语义。

常见的编码方法

1. 整数编码（Integer Encoding）

将类别映射为整数，根据类别的顺序依次分配数字。

示例：教育水平：['小学', '初中', '高中', '大学']

编码为：[1, 2, 3, 4]
优点：
- 简单易用。
- 保留了类别的顺序信息。
缺点：
- 假设类别之间的差异是等距的，可能引入误导。

2. 目标编码（Target Encoding）

用每个类别对应目标变量（如回归中的连续值或分类中的概率）计算的统计量进行编码。

示例：假设目标变量为收入水平。教育水平的平均收入：
- 小学：20,000
- 初中：30,000
- 高中：40,000
- 大学：60,000
  
  编码为：[20000, 30000, 40000, 60000]
优点：
- 考虑了类别的目标信息。
- 有助于模型捕获类别与目标变量之间的关系。
缺点：
- 易过拟合，尤其在数据量较少时。

3. 权重编码（Weight Encoding）

对类别赋予权重值，通常通过专家经验或业务规则设置权重。

示例：客户满意度
- 非常不满意：0.1
- 不满意：0.3
- 一般：0.5
- 满意：0.7
- 非常满意：1.0
优点：
- 灵活，能反映业务的先验知识。
- 保留了顺序关系。
缺点：
- 主观性强。

如何选择编码方法？

数据特点：
- 如果类别数较少（如 3-5），整数编码 或 权重编码 通常足够。
- 如果类别数较多且与目标变量关系强，可以尝试 目标编码。
模型类型：
- 对于线性模型（如回归），避免引入多重共线性，可以使用 整数编码。
- 对于非线性模型（如决策树），可以直接使用编码后的值，无需额外处理。
数据量：
- 数据量较小时，应避免使用目标编码，以免过拟合。

Python 实现示例

整数编码

from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder

# 示例数据
data = [['小学'], ['初中'], ['高中'], ['大学']]
encoder = OrdinalEncoder(categories=[['小学', '初中', '高中', '大学']])
encoded = encoder.fit_transform(data)
print(encoded)

运行结果

[[0.]
 [1.]
 [2.]
 [3.]]

目标编码

import pandas as pd

# 示例数据
df = pd.DataFrame({
    'Education': ['小学', '初中', '高中', '大学', '大学'],
    'Income': [20000, 30000, 40000, 60000, 62000]
})

# 计算每个类别的平均目标值
mean_income = df.groupby('Education')['Income'].mean()
df['Education_encoded'] = df['Education'].map(mean_income)
print(df)

运行结果

  Education  Income  Education_encoded
0        小学   20000            20000.0
1        初中   30000            30000.0
2        高中   40000            40000.0
3        大学   60000            61000.0
4        大学   62000            61000.0