📅  最后修改于: 2023-12-03 15:23:38.795000             🧑  作者: Mango
均值编码是一种在机器学习中常用的特征工程技术,用于将分类特征转换为数值特征。它在处理分类特征时非常有效,能够显著提高模型的准确性。
均值编码是一种将分类特征转换为数值特征的方法。它通过计算每个分类特征值对应的目标变量的均值来生成数值特征,然后将这些数值特征用作模型训练的输入。
均值编码有以下几个优点:
均值编码有以下几个缺点:
下面给出一个均值编码的代码实现:
import pandas as pd
def mean_encoding(data, col, target):
"""
实现均值编码
"""
group = data.groupby(col)[target].mean()
data[col] = data[col].map(group)
return data
# 示例
data = pd.DataFrame({'Sex': ['Male', 'Female', 'Male', 'Male', 'Female'], 'Survived': [0, 1, 1, 0, 1]})
mean_encoding(data, 'Sex', 'Survived')
上述代码实现了针对Sex
特征的均值编码,其中data
表示输入数据集,col
表示要进行均值编码的特征,target
表示目标变量。该函数会计算每个Sex
值的目标变量均值,并使用该均值替换原来的Sex
值,从而生成数值特征。