本文档旨在解决在使用 category_encoders 库时，如何正确编码不包含目标列的未见数据（如测试集）的问题。通过示例代码和详细解释，我们将演示如何训练编码器并将其应用于训练集和测试集，同时避免因目标列缺失而导致的错误，确保模型能够顺利进行预测。
在使用 category_encoders 库进行特征编码时，一个常见的挑战是如何处理不包含目标变量的未见数据，例如测试集。如果直接使用在包含目标变量的训练集上训练的编码器对测试集进行转换，可能会因为列数不匹配而导致错误。以下提供一种解决方案，确保能够正确地编码未见数据。
解决方案
核心思想是在训练编码器时，明确指定需要编码的列，从而避免编码器尝试处理目标列。以下是具体步骤和示例代码：
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加载数据： 首先，加载训练集和测试集数据。
import category_encoders as ce import pandas as pd training_data = pd.read_csv("train.csv") test_data = pd.read_csv("test.csv") -
分离特征和目标变量： 从训练集中分离出特征 (X_train) 和目标变量 (y_train)。
X_train = training_data.drop("target_column", axis=1) y_train = training_data["target_column"] -
创建并训练编码器： 创建 TargetEncoder 实例，并指定需要编码的列为 X_train 的列名。使用 fit_transform 方法在训练集上训练编码器。
encoder = ce.TargetEncoder(cols=X_train.columns) encoded_train = encoder.fit_transform(X_train, y_train)
- cols=X_train.columns 确保编码器只考虑训练集中的特征列，而忽略目标列。
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编码测试集： 使用训练好的编码器对测试集进行转换。
encoded_test = encoder.transform(test_data)
- 由于编码器已经训练好，并且知道哪些列需要编码，因此可以安全地应用于不包含目标列的测试集。
完整示例代码
import category_encoders as ce
import pandas as pd
# 加载数据
training_data = pd.read_csv("train.csv")
test_data = pd.read_csv("test.csv")
# 分离特征和目标变量
X_train = training_data.drop("target_column", axis=1)
y_train = training_data["target_column"]
# 创建并训练编码器
encoder = ce.TargetEncoder(cols=X_train.columns)
encoded_train = encoder.fit_transform(X_train, y_train)
# 编码测试集
encoded_test = encoder.transform(test_data)
# 打印编码后的数据
print("Encoded Training Data:")
print(encoded_train.head())
print("\nEncoded Test Data:")
print(encoded_test.head())注意事项
- 确保训练集和测试集中的特征列名一致。如果列名不一致，需要进行相应的调整。
- TargetEncoder 是一种有监督的编码方法，它利用目标变量的信息进行编码。因此，在测试集上使用 transform 方法时，不会使用测试集的目标变量（因为测试集通常没有目标变量）。
- 其他编码器，如 OneHotEncoder，如果训练时指定了需要编码的列，也可以用类似的方式处理未见数据。
总结
通过明确指定需要编码的列，可以避免 category_encoders 在处理不包含目标列的未见数据时出现列数不匹配的错误。这种方法确保了编码器能够正确地应用于训练集和测试集，为后续的模型训练和预测奠定基础。
