編碼是機器學(xué)習(xí)流程里最容易被低估的環(huán)節(jié)之一，模型沒辦法直接處理文本形式的分類數(shù)據(jù)，尺寸（Small/Medium/Large）、顏色（Red/Blue/Green）、城市、支付方式等都是典型的分類特征，必須轉(zhuǎn)成數(shù)值才能輸入到模型中。

那么問題來了：為什么不直接把 Red 編成 1，Blue 編成 2？這個做法看起來簡單粗暴，但其實藏著大坑。下面用一個小數(shù)據(jù)集來說明。

數(shù)據(jù)集概述

Feature | Description
-------------------|----------------------------------------------------------
customer_id | Unique customer identifier
gender | Male or Female
education_level | High School → Associate → Bachelor's → Master's → PhD
employment_status | Full-time, Part-time, Self-employed, Unemployed
city | Customer's city (50+ US cities)
product_category | Electronics, Clothing, Books, Sports, Home & Garden, Beauty, Food & Beverage
payment_method | Credit Card, Debit Card, PayPal, Cash
customer_tier | Bronze → Silver → Gold → Platinum
satisfaction_level | Dissatisfied → Neutral → Satisfied → Very Satisfied
credit_score_range | Poor → Fair → Good → Very Good → Excellent
purchase_amount | Purchase amount in USD
will_return | Yes or No (target variable)

Ordinal Encoding

Ordinal Encoding 思路很簡單：給每個類別分配一個數(shù)字，但是模型會把這些數(shù)字當(dāng)作有序的。

假設(shè)對payment_method做編碼：Cash = 1，PayPal = 2。模型會認(rèn)為 Cash < PayPal，仿佛 PayPal 比 Cash "更好" 或 "更大"。但支付方式之間根本沒有這種大小關(guān)系因為它們只是不同的選項而已。

什么時候 Ordinal Encoding 才合適？當(dāng)數(shù)據(jù)本身就存在真實的順序關(guān)系時。比如education_level：High School < Associate < Bachelor's < Master's < PhD。這是客觀存在的遞進(jìn)關(guān)系，用數(shù)字表示完全沒問題，模型的理解也是對的。

所以 Ordinal Encoding 的使用場景很明確：只用于那些排名確實有意義的特征。

from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder
ordEnc = OrdinalEncoder()
print(ordEnc.fit_transform(data[["education_level"]])[:5])

# Output
"""
[[1.]
[2.]
[3.]
[4.]
[2.]]
"""

One-Hot Encoding

One-Hot Encoding 換了個思路：不用數(shù)字而是給每個類別創(chuàng)建一列。payment_method有 4 個值，就變成 4 列，每行只有一個位置是 1，其余全是 0。

| payment_cash | payment_credit_card | payment_debit_card | payment_paypal |
|--------------|---------------------|--------------------|----------------|
| 1 | 0 | 0 | 0 |
| 0 | 1 | 0 | 0 |
| 0 | 0 | 1 | 0 |
| 0 | 0 | 0 | 1 |

這樣做的好處是消除了虛假的順序關(guān)系，所有類別被平等對待和線性模型配合得也很好。

那么代價是什么？維度會膨脹。customer_tier和payment_method各 4 個值，合起來就是 8 列。如果遇到城市這種特征，50 多個類別直接炸成 50 多列，維度災(zāi)難就來了。

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
oneEnc = OneHotEncoder()
print(oneEnc.fit_transform(data[["customer_tier", "payment_method"]]).toarray()[:5])

#output
"""
[[0. 1. 0. 0. 0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1. 0. 0. 1. 0.]
[0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 1.]
[0. 1. 0. 0. 0. 1. 0. 0.]
[1. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0.]]
"""

Target Encoding

面對高基數(shù)特征（比如 City 有 50 多個值）One-Hot Encoding 會把特征空間撐得太大，Target Encoding 的做法是：用每個類別對應(yīng)的目標(biāo)變量均值來替換。也叫 Mean Encoding。

舉個例子，目標(biāo)變量是will_return（Yes = 1，No = 0）：

| City | will_return |
|-----------|-------------|
| Austin | 1 |
| Austin | 1 |
| New York | 1 |
| New York | 0 |
| New York | 0 |
| New York | 0 |
| New York | 1 |

計算每個城市的目標(biāo)均值：Austin → (1 + 1) / 2 = 1.0，New York → (1 + 0 + 0 + 0 + 1) / 5 = 0.4，這樣得到的編碼結(jié)果就是：

| City | Encoded Value |
|----------|----------------|
| Austin | 1.0 |
| New York | 0.4 |

這里有一個坑，Austin 只出現(xiàn)了 2 次而且剛好都是正例，編碼值直接變成 1.0。模型可能會 "學(xué)到" 一個規(guī)律：看到 Austin 就預(yù)測 will_return = Yes。

但這個 "規(guī)律" 完全是數(shù)據(jù)量不足造成的假象。樣本太少均值就很不可靠。

Smoothing 的思路是把類別均值往全局均值方向 "拉" 一拉。公式：

Encoded Value = (w * Category Mean) + ((1 - w) * Global Mean)

其中 Category Mean 是該類別的目標(biāo)均值Global Mean 是整個數(shù)據(jù)集的目標(biāo)均值，w 是一個和樣本量相關(guān)的權(quán)重。樣本越少w 越小，編碼值就越接近全局均值；樣本越多類別自己的均值就越占主導(dǎo)。這能有效抑制小樣本帶來的過擬合。

另一個問題就是 Data Leakage。如果用全量數(shù)據(jù)計算編碼值再把這個編碼喂給模型，模型等于直接 "看到了" 答案的統(tǒng)計信息。比如模型發(fā)現(xiàn) City = 0.34 對應(yīng)的樣本大概率是 will_return = Yes，那它干脆走捷徑，不從其他特征里學(xué)東西了。

所以就要引入交叉驗證，以 5 折為例：把數(shù)據(jù)分成 5 份，對第 1 份的數(shù)據(jù)，用第 2 到第 5 份來計算編碼；對第 2 份的數(shù)據(jù)，用第 1、3、4、5 份來計算編碼；以此類推。每個樣本的編碼值都來自于它 "沒見過" 的數(shù)據(jù)，泄露就切斷了。

但是副作用是同一個城市在不同折里的編碼值會略有差異：New York 在 Fold 1 里可能是 0.50，在 Fold 2 里是 0.45。但這反而是好事，這樣可以讓模型被迫學(xué)習(xí)更一般化的模式而不是死記某個精確數(shù)值。

Target Encoding 的優(yōu)點：避免維度爆炸，適合高基數(shù)特征，還能把目標(biāo)變量的統(tǒng)計信息編進(jìn)去。

但用的時候得小心：必須加 Smoothing 防止小樣本過擬合，必須用交叉驗證防止數(shù)據(jù)泄露。

from sklearn.preprocessing import TargetEncoder

data["will_return_int"] = data["will_return"].map({"Yes": 1, "No": 0})
tarEnc = TargetEncoder(smooth="auto", cv=5) # Those are the default value
print(data[["city"]][:5])
print(tarEnc.fit_transform(data[["city"]], data["will_return_int"])[:5])

"""
city
0 Houston
1 Phoenix
2 Chicago
3 Phoenix
4 Phoenix

[[0.85364466]
[0.69074308]
[0.65024828]
[0.74928653]
[0.81359495]]
"""

總結(jié)

三種編碼方法各有適用場景，選擇取決于特征本身的性質(zhì)。

實際操作中可以這樣判斷：特征有天然順序就用 Ordinal Encoding；沒有順序、類別數(shù)量也不多就用 One-Hot Encoding；類別太多就上 Target Encoding，記得配合 Smoothing 和交叉驗證。

真實項目里，一個數(shù)據(jù)集往往會同時用到這三種方法。

本文轉(zhuǎn)自：DeepHub IMBA

作者： adham ayman