Python | 使用均值编码（MeanEncoding）处理分类特征

在特征工程中，将分类特征转换为数字特征的任务称为编码。

有多种方法来处理分类特征，如OneHotEncoding和LabelEncoding，FrequencyEncoding或通过其计数替换分类特征。同样，我们可以使用均值编码(MeanEncoding)。

均值编码

均值编码是一种将类别特征映射为目标变量均值的编码方法。它利用了目标变量在不同类别取值上的统计特性，为每个类别赋予一个相应的编码值。这种编码方法可以在一定程度上保留类别特征的信息，并且通常能够提供比独热编码更紧凑的表示。

对于高基数定性特征（类别特征）的数据预处理，均值编码是一种有效的编码方式。在实际应用中，这类特征工程能极大提升模型的性能。

应用场景

均值编码在以下应用场景中较为常见：

分类问题：在分类问题中，均值编码可以将类别特征转换为相应的均值，从而为每个类别赋予一个独特的编码值。这种编码方法可以保留类别特征的信息，并且通常能够提供比独热编码更紧凑的表示。
回归问题：在回归问题中，均值编码可以将类别特征转换为相应的均值，以帮助模型更好地理解类别特征与目标变量之间的关系。通过使用均值编码，回归模型可以更好地处理类别特征，并提高预测的准确性。
文本分类：在文本分类中，均值编码可以用于将文本中的词语或短语转换为相应的均值，以帮助模型更好地理解文本内容。通过使用均值编码，文本分类模型可以更好地处理文本数据，并提高分类的准确性。
图像分类：在图像分类中，均值编码可以用于将图像中的特征转换为相应的均值，以帮助模型更好地理解图像内容。通过使用均值编码，图像分类模型可以更好地处理图像数据，并提高分类的准确性。

需要注意的是，均值编码仅适用于高基数定性特征的数据预处理。对于连续型特征或低基数定性特征，均值编码可能并不适用。在选择合适的编码方法时，应根据具体的数据类型和应用场景进行评估和选择。

案例

# importing libraries 
import pandas as pd # creating dataset 
data={'SubjectName':['s1','s2','s3','s1','s4','s3','s2','s1','s2','s4','s1'], 'Target':[1,0,1,1,1,0,0,1,1,1,0]} df = pd.DataFrame(data) print(df)

输出

     SubjectName  Target
0    s1    1
1    s2    0
2    s3    1
3    s1    1
4    s4    1
5    s3    0
6    s2    0
7    s1    1
8    s2    1
9    s4    1
10    s1    0

统计SubjectName的数据计数

df.groupby(['SubjectName'])['Target'].count()

输出

subjectNames1         4s2         3s3         2s4         2
Name: Target, dtype: int64

具有SubjectName的groupby数据及其Target平均值

df.groupby(['SubjectName'])['Target'].mean()

输出

subjectName
s1         0.750000
s2         0.333333
s3         0.500000
s4         1.000000
Name: Target, dtype: float64

通过map对象映射均值到df[‘SubjectName’]

Mean_encoded_subject = df.groupby(['SubjectName'])['Target'].mean().to_dict() df['SubjectName'] =  df['SubjectName'].map(Mean_encoded_subject) print(df)

输出

    SubjectName    Target
0    0.750000    1
1    0.333333    0
2    0.500000    1
3    0.750000    1
4    1.000000    1
5    0.500000    0
6    0.333333    0
7    0.750000    1
8    0.333333    1
9    1.000000    1
10    0.750000    0