Category Encoders 简介

Category Encoders 是一个用于将分类变量编码为数值的 Python 库，它提供了多种不同的编码技术。这些编码技术可以将分类变量转换成数值表示，以便在机器学习算法中使用。这个库的设计与 scikit-learn 类似，因此可以很容易地与 scikit-learn 的流程和工具集成。

以下是 Category Encoders 库的一些主要特点：

• 对 Pandas DataFrame 的原生支持：它支持 Pandas DataFrame 直接作为输入，也可以指定输出类型为 Pandas DataFrame。
• 灵活的列配置：你可以通过列名或索引来明确配置要编码的列，或者让它自动推断出非数值列，无论输入的数据类型如何。
• 低方差列的删除：它可以基于训练集可选地删除方差非常低的列，以避免给模型带来噪音。
• 可移植性：你可以在数据上训练一个编码器，将其保存为 pickle 文件，以后可以重新使用它，而且可以得到相同的结果。
• 兼容 scikit-learn：它可以像其他转换器一样接受类似数组的数据集，可以无缝地与 scikit-learn 的 Pipelines 或 ColumnTransformers 集成。

Category Encoders 安装

Category Encoders 库可以通过 pip 安装：

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pip install category_encoders

或者通过 conda 安装：

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conda install -c conda-forge category_encoders

Category Encoders 的使用

Category Encoders 库提供了多种编码方法，每种方法都对应的编码器：

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import category_encoders as ce

encoder = ce.BackwardDifferenceEncoder(cols=[...])
encoder = ce.BaseNEncoder(cols=[...])
encoder = ce.BinaryEncoder(cols=[...])      # 二进制编码
encoder = ce.CatBoostEncoder(cols=[...])    # CatBoost 编码
encoder = ce.CountEncoder(cols=[...])       # 计数编码
encoder = ce.GLMMEncoder(cols=[...])
encoder = ce.GrayEncoder(cols=[...])
encoder = ce.HashingEncoder(cols=[...])     # 哈希编码
encoder = ce.HelmertEncoder(cols=[...])
encoder = ce.JamesSteinEncoder(cols=[...])
encoder = ce.LeaveOneOutEncoder(cols=[...])
encoder = ce.MEstimateEncoder(cols=[...])
encoder = ce.OneHotEncoder(cols=[...])      # 独热编码
encoder = ce.OrdinalEncoder(cols=[...])     # 序数编码
encoder = ce.PolynomialEncoder(cols=[...])
encoder = ce.QuantileEncoder(cols=[...])
encoder = ce.RankHotEncoder(cols=[...])
encoder = ce.SumEncoder(cols=[...])
encoder = ce.TargetEncoder(cols=[...])      # 目标编码
encoder = ce.WOEEncoder(cols=[...])

encoder.fit(X, y)
X_cleaned = encoder.transform(X_dirty)

编码方法介绍

每种编码方法都有其独特的原理和计算过程，适用于不同的数据情况和建模需求。以下是部分编码方法的简单介绍：

1. BinaryEncoder：二进制编码，将每个类别的整数值表示为其二进制形式，适用于类别数量较多的特征。
2. CatBoostEncoder：CatBoost 编码，一种基于目标变量的编码方法，使用目标变量的统计信息来为每个类别生成编码，以更好地捕获类别与目标之间的关系。
3. CountEncoder：计数编码，将每个类别的值编码为该类别在训练集中出现的次数，有助于捕获类别的普遍性。
4. HashingEncoder：哈希编码，将每个类别的值编码为其哈希值，能够较好的降低维度，但可能会引入冲突。
5. OneHotEncoder：独热编码，将每个类别的值编码为一个布尔值，适用于类别数量较少的特征。
6. OrdinalEncoder：序数编码，将每个类别的值编码为一个整数，适用于有序分类特征。
7. TargetEncoder：目标编码，使用目标变量的平均值来为每个类别的编码，可能会导致过拟合。