一键编码高cardinality特征值的简便函数

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2024-01-09 20:05:26

什么是高cardinality？

现在几乎所有的数据集都有分类变量。每个分类变量都由独特的组成值。当一个分类变量具有许多独特的值时，我们就称之为高cardinality。

高cardinality特征值可能导致模型过拟合，并降低模型的泛化性能。这是因为模型会为每个独特的值学习一个单独的权重，这可能会导致模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳。

如何处理高cardinality特征值？

有几种方法可以处理高cardinality特征值。其中最常见的方法是one-hot encoding和label encoding。

One-hot encoding ：这种方法将每个独特的值编码为一个单独的二进制特征。例如，如果一个分类变量有三个独特的值（A、B和C），则使用one-hot encoding后，它将被编码为三个二进制特征（A、B和C）。每个二进制特征的值为1表示该值存在，否则为0。
Label encoding ：这种方法将每个独特的值编码为一个整数。例如，如果一个分类变量有三个独特的值（A、B和C），则使用label encoding后，它将被编码为三个整数（1、2和3）。

一键编码高cardinality特征值的简便函数

现在，我们提供一个一键编码高cardinality特征值的简便函数。这个函数使用pandas库来实现，它可以很容易地应用于任何数据集。

def encode_high_cardinality_feature(df, feature_name):
  """
  对具有许多独特值的高cardinality分类特征进行编码。

  参数：
    df：包含要编码的特征的数据框。
    feature_name：要编码的特征的名称。

  返回：
    经过编码后的数据框。
  """

  # 获取特征的唯一值
  unique_values = df[feature_name].unique()

  # 创建一个新的列来存储编码后的值
  encoded_values = np.zeros(len(df))

  # 遍历每个唯一值并将其编码为一个整数
  for i, value in enumerate(unique_values):
    encoded_values[df[feature_name] == value] = i

  # 将编码后的值添加到数据框中
  df[feature_name + '_encoded'] = encoded_values

  # 返回经过编码后的数据框
  return df

示例

现在，我们提供一个示例，说明如何使用这个函数来对具有高cardinality的分类特征进行编码。

import pandas as pd

# 创建一个数据框
df = pd.DataFrame({
  'feature_1': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
  'feature_2': [1, 2, 3, 4, 5]
})

# 对feature_1进行编码
df = encode_high_cardinality_feature(df, 'feature_1')

# 打印编码后的数据框
print(df)

输出：

   feature_1  feature_2  feature_1_encoded
0         A           1                  0
1         B           2                  1
2         C           3                  2
3         D           4                  3
4         E           5                  4