本文介绍了在使用 category_encoders 库时，如何对不包含目标变量的未见数据集进行编码。通过在训练编码器时明确指定不包含目标变量的特征列，可以在后续对测试数据进行编码时避免列数不匹配的问题，确保模型能够正确预测。本文提供示例代码，演示了如何在训练和测试数据集上应用 TargetEncoder。
在使用 category_encoders 库时，经常会遇到需要对未见数据（例如测试集）进行编码的情况。如果测试集不包含训练集中的目标变量，直接使用训练好的编码器进行转换可能会导致列数不匹配的问题。本文将介绍如何正确地处理这种情况，以确保模型能够顺利地进行预测。
正确编码未见数据
关键在于在训练编码器时，明确指定需要编码的特征列，排除目标变量。以下是一个使用 TargetEncoder 的示例，演示了如何对训练集和测试集进行编码：
import category_encoders as ce
import pandas as pd
# 读取数据
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"]
# 初始化 TargetEncoder，并指定需要编码的列
encoder = ce.TargetEncoder(cols=X_train.columns)
# 使用训练数据拟合和转换编码器
encoded_train = encoder.fit_transform(X_train, y_train)
# 使用训练好的编码器转换测试数据
encoded_test = encoder.transform(test_data)
# encoded_train 现在包含编码后的训练数据
# encoded_test 现在包含编码后的测试数据代码解释
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- 导入必要的库： 导入 category_encoders 和 pandas 库。
- 读取数据： 使用 pd.read_csv() 函数读取训练集和测试集。
- 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。drop("target_column", axis=1) 语句用于从训练集中移除目标变量列。
- 初始化 TargetEncoder： 创建 TargetEncoder 的实例，并通过 cols=X_train.columns 指定需要编码的列。这里将训练集的所有特征列传递给 cols 参数，确保目标变量不包含在编码列中。
- 拟合和转换训练数据： 使用 fit_transform() 方法对训练数据进行拟合和转换。fit_transform() 方法会学习特征与目标变量之间的关系，并将其应用于训练数据的编码。
- 转换测试数据： 使用 transform() 方法对测试数据进行转换。transform() 方法使用训练好的编码器对测试数据进行编码，确保编码方式与训练数据一致。
注意事项
- 确保训练集和测试集具有相同的特征列，且特征列的顺序一致。
- TargetEncoder 对目标变量的分布比较敏感，如果目标变量的分布在训练集和测试集中存在显著差异，可能会导致模型性能下降。可以考虑使用交叉验证来评估模型的泛化能力。
- 除了 TargetEncoder，category_encoders 库还提供了多种其他的编码器，例如 OneHotEncoder、OrdinalEncoder 等。根据实际情况选择合适的编码器。
总结
通过在训练 category_encoders 时明确指定需要编码的特征列，可以避免在对不包含目标变量的未见数据进行编码时出现列数不匹配的问题。本文提供了一个使用 TargetEncoder 的示例，演示了如何正确地编码训练集和测试集，希望能够帮助你更好地使用 category_encoders 库。
