问题分析：为何会出现“未知标签”错误？
在机器学习项目中，通常会将数据集划分为训练集和测试集。当对分类特征进行编码时，一个常见的误区是分别对训练集和测试集进行编码，或者仅在训练集上拟合编码器，然后直接应用于测试集。
考虑以下伪代码片段，它展示了导致问题的典型操作模式：
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
# 假设 train_data 和 test_data 是 MultiIndex DataFrame
# 假设 categoricals 是需要编码的列名列表，例如 ['TRAITS', 'UNIT_1']
le = {col: LabelEncoder() for col in categoricals}
# 错误的编码方式示例
# train_data 和 test_data 结构类似原始问题中的 MultiIndex
# train_data[(col, sub_col)] 是一个 Series
# test_data[(col, sub_col)] 是一个 Series
for col_level0 in train_data.columns.levels[0]: # 例如 'TEAM ONE', 'TEAM TWO'
for col_level1 in train_data.columns.levels[1]: # 例如 'TRAITS', 'UNIT_1'
if col_level1 in le: # 如果当前二级列名是需要编码的分类列
# 在训练数据上拟合并转换
train_data[(col_level0, col_level1)] = le[col_level1].fit_transform(
train_data[(col_level0, col_level1)].astype(str)
)
# 在测试数据上直接转换
test_data[(col_level0, col_level1)] = le[col_level1].transform(
test_data[(col_level0, col_level1)].astype(str)
)上述代码的问题在于，对于每个sub_col（例如TRAITS），LabelEncoder实例le[sub_col]在循环内部的train_data[(col_level0, sub_col)].fit_transform()这一行被重复拟合。这意味着，当col_level0从'TEAM ONE'变为'TEAM TWO'时，le['TRAITS']会再次被拟合，其内部的标签映射会被train_data[('TEAM TWO', 'TRAITS')]中的标签覆盖或更新。更严重的是，当处理test_data时，如果test_data[(col_level0, sub_col)]中包含任何在le[sub_col]最后一次fit操作（即在train_data[(last_col_level0, sub_col)]上拟合）中未曾见过的标签，就会触发ValueError。
理想情况下，LabelEncoder应该在看到所有可能的标签后进行一次性拟合，无论这些标签出现在训练集还是测试集中。
解决方案：在完整数据集上拟合编码器
解决ValueError的关键在于确保LabelEncoder在执行任何转换之前，已经学习了所有可能出现的标签，包括训练集和测试集中的标签。最直接有效的方法是，对于每一个需要编码的分类列，收集其在训练集和测试集中的所有唯一值，然后用这些唯一值来拟合对应的LabelEncoder。
以下是针对MultiIndex DataFrame的解决方案步骤：
- 确定需要编码的分类列。
- 为每个分类列初始化一个LabelEncoder实例。
-
对于每个分类列：
- 收集所有唯一标签： 遍历训练集和测试集中所有相关（相同二级列名）的MultiIndex列，将这些列中的所有唯一值汇集起来。
- 拟合编码器： 使用汇集到的所有唯一标签来拟合对应的LabelEncoder实例。
- 转换数据： 使用已经拟合好的编码器，分别转换训练集和测试集中的相应列。
示例代码
为了清晰地演示，我们首先创建模拟的MultiIndex DataFrame数据。
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
import numpy as np
# 1. 创建模拟的 MultiIndex DataFrame 数据
# 定义需要编码的分类列（二级列名）
categoricals = ['TRAITS', 'UNIT_1', 'AUGMENT_1']
# 模拟训练数据
train_data_raw = {
('TEAM ONE', 'TRAITS'): ['A', 'B', 'C', 'A', 'B'],
('TEAM ONE', 'UNIT_1'): ['X', 'Y', 'Z', 'X', 'Y'],
('TEAM ONE', 'AUGMENT_1'): ['P', 'Q', 'R', 'P', 'Q'],
('TEAM TWO', 'TRAITS'): ['A', 'C', 'D', 'A', 'C'],
('TEAM TWO', 'UNIT_1'): ['X', 'Z', 'W', 'X', 'Z'],
('TEAM TWO', 'AUGMENT_1'): ['P', 'R', 'S', 'P', 'R'],
}
train_df = pd.DataFrame(train_data_raw)
train_df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(train_df.columns)
# 模拟测试数据 (故意包含训练集未见的标签，如 'E', 'F', 'V', 'T', 'G', 'H', 'U', 'K')
test_data_raw = {
('TEAM ONE', 'TRAITS'): ['A', 'B', 'E', 'A', 'F'],
('TEAM ONE', 'UNIT_1'): ['X', 'Y', 'V', 'X', 'Y'],
('TEAM ONE', 'AUGMENT_1'): ['P', 'Q', 'T', 'P', 'Q'],
('TEAM TWO', 'TRAITS'): ['A', 'C', 'G', 'A', 'H'],
('TEAM TWO', 'UNIT_1'): ['X', 'Z', 'U', 'X', 'Z'],
('TEAM TWO', 'AUGMENT_1'): ['P', 'R', 'K', 'P', 'R'],
}
test_df = pd.DataFrame(test_data_raw)
test_df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(test_df.columns)
print("原始训练数据:\n", train_df)
print("\n原始测试数据:\n", test_df)
# 2. 初始化 LabelEncoder 字典
le = {col: LabelEncoder() for col in categoricals}
# 3. 正确的编码方法：在所有数据上拟合编码器
train_df_encoded = train_df.copy()
test_df_encoded = test_df.copy()
for sub_col_name in categoricals:
# 收集当前二级列名在所有一级列（TEAM ONE, TEAM TWO）和所有数据集（train, test）中的所有唯一值
all_values_for_sub_col = pd.Series(dtype='object')
for team_col in train_df.columns.levels[0]: # 遍历一级列名，如 'TEAM ONE', 'TEAM TWO'
# 检查 MultiIndex 列是否存在，以防数据不完整
if (team_col, sub_col_name) in train_df.columns:
all_values_for_sub_col = pd.concat([all_values_for_sub_col, train_df[(team_col, sub_col_name)].astype(str)])
if (team_col, sub_col_name) in test_df.columns:
all_values_for_sub_col = pd.concat([all_values_for_sub_col, test_df[(team_col, sub_col_name)].astype(str)])
# 使用所有收集到的唯一值来拟合对应的 LabelEncoder
# .unique() 确保只传递唯一值，提高效率
le[sub_col_name].fit(all_values_for_sub_col.unique())
# 4. 使用拟合好的编码器转换训练集和测试集
for team_col in train_df_encoded.columns.levels[0]:
if (team_col, sub_col_name) in train_df_encoded.columns:
train_df_encoded[(team_col, sub_col_name)] = le[sub_col_name].transform(
train_df_encoded[(team_col, sub_col_name)].astype(str)
)
if (team_col, sub_col_name) in test_df_encoded.columns:
test_df_encoded[(team_col, sub_col_name)] = le[sub_col_name].transform(
test_df_encoded[(team_col, sub_col_name)].astype(str)
)
print("\n编码后的训练数据 (正确方法):\n", train_df_encoded)
print("\n编码后的测试数据 (正确方法):\n", test_df_encoded)
# 验证逆转换（可选）
# print("\n逆转换示例 (TEAM ONE, TRAITS 在测试数据中):")
# print(le['TRAITS'].inverse_transform(test_df_encoded[('TEAM ONE', 'TRAITS')]))在上述代码中，我们首先遍历categoricals列表中的每个二级列名（例如'TRAITS'）。然后，对于'TRAITS'这个列，我们从train_df和test_df中所有一级列（'TEAM ONE'和'TEAM TWO'）下的'TRAITS'列中收集所有的唯一值。一旦收集到所有可能的标签，我们便使用le['TRAITS'].fit()来拟合编码器。此后，无论是对训练集还是测试集中的'TRAITS'列进行转换，le['TRAITS'].transform()都能正确地处理，因为它已经“见过”所有可能的标签。
注意事项与最佳实践
- 数据类型转换 (.astype(str))： 在应用LabelEncoder之前，通常建议将目标列转换为字符串类型 (.astype(str))。这可以避免因列中存在混合数据类型（例如字符串和数字）或NaN值而导致的潜在错误或意外行为。LabelEncoder默认情况下对NaN的处理可能不是预期行为，将其转换为字符串通常能统一处理。
- 数据泄漏（Data Leakage）： 尽管为了LabelEncoder的目的将训练集和测试集数据合并以拟合编码器是必要的且安全的，但在其他预处理步骤（如特征缩放、缺失值填充）中，直接合并数据可能会导致数据泄漏。数据泄漏是指模型在训练阶段接触到了测试集的信息，从而导致对模型性能的乐观估计。对于LabelEncoder，由于它只学习标签的映射关系，而不是统计属性，因此这种合并通常不会导致数据泄漏。
- 替代方案： 如果在某些情况下，测试集中出现真正的“未知”标签（即这些标签在训练集和任何已知数据集中都未出现），且您希望将其视为一个特殊类别而不是抛出错误，可以考虑使用sklearn.preprocessing.OrdinalEncoder。OrdinalEncoder提供了handle_unknown='use_encoded_value'和unknown_value参数，允许您为未知标签指定一个特定的编码值（例如-1），从而避免错误。然而，对于LabelEncoder，上述的“预先拟合所有已知标签”策略
