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分类特征是重要的一类特征。分类特征是离散的,非连续的。

本文将针对小型分类和大型分类介绍5种主流的编码方式。以及各自的优缺点。

 

什么是分类(类别)特征?

分类特征是用来表示分类的,他不像数值类特征是连续的,分类特征是离散的。

比如:

  • 性别
  • 城市
  • 颜色
  • IP地址
  • 用户的账号ID

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有些分类特征也是数值,比如账号ID,IP地址。但是这些数值并不是连续的。

连续的数字是数值类特征,离散的数字是分类特征。

关于连续和离散的解释可以看看这篇文章:《关于连续和离散的理解

小型分类特征的编码方式

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自然数编码/序列编码-Ordinal Encoding

某些分类本来就有一定的排序,这种情况下就可以使用简单的自然数编码。

例如学位:

学士-0

硕士-1

博士-2

独热编码-One-Hot Encoding

对于城市、颜色、品牌、材质…这些特征就不适合用自然数编码,因为这些特征是没有排序关系的。

使用独热编码可以让不同的分类处在「平等的地位」,不会因为数值的大小而对分类造成影响。

例如颜色分类(假设只有3种颜色):

红色-100

黄色-010

蓝色-001

跟独热编码类似还有「虚拟编码-Dummy Encoding」和「效果编码-Effect Encoding」。

实现方式比较相似,不过有一些略微的差别,并且适用在不同的场景。

感兴趣的可以看看这篇文章:

虚拟变量和独热编码的区别

赋值方法:效应编码

大型分类特征的编码方式

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目标编码-Target Encoding

目标编码是表示分类列的一种非常有效的方法,并且仅占用一个特征空间,也称为均值编码。该列中的每个值都被该类别的平均目标值替代。这可以更直接地表示分类变量和目标变量之间的关系。

目标编码的扩展阅读:《目标编码简介

散列编码-Hash encoding

散列函数也是大家常听到的哈希函数。散列函数是一个确定性函数,它映射一个潜在的无界整数到有限整数范围[1,m]。

假如有一个分类有1万个值,如果使用独热编码,编码会非常长。而使用了散列编码,不管分类有多少不同的值,都会转换成长度固定的编码。

分箱计数-Bin-Counting

分箱计数的思维有点复杂:他不是用分类变量的值作为特征,而是使用目标变量取这个值的条件概率。

换句话说,我们不对分类变量的值进行编码,而是要计算分类变量值与要预测的目标变量之间的相关统计量。

不同编码的优缺点总结

独热编码-One-Hot Encoding

优点:

  1. 容易实现
  2. 分类很精确
  3. 可用于在线学习

缺点:

  1. 计算效率不高
  2. 不能适应可增长的类别
  3. 只适用于线性模型
  4. 对于大数据集,需要大规模的分布式优化

散列编码-Hash encoding

优点:

  1. 容易实现
  2. 模型训练成本更低
  3. 容易适应新类别
  4. 容易处理稀有类
  5. 可用于在线学习

缺点:

  1. 只适合线性模型或核方法
  2. 散列后的特征无法解释
  3. 精确度难以保证

分箱计数-Bin-Counting

优点:

  1. 训练阶段的计算负担最小
  2. 可用于基于树的模型
  3. 容易适应新的类别
  4. 可使用back-off方法或最小计数图处理稀有类
  5. 可解释

缺点:

  1. 需要历史数据
  2. 需要延迟更新,不完全适合在线学习
  3. 很可能导致数据泄露

上面内容摘自:《精通特征工程

总结

分类特征是离散的特征,数值类特征是连续的。

对于小型分类,常用的编码方式有:

  1. 自然数编码/序列编码-Ordinal Encoding
  2. 独热编码-One-Hot Encoding
  3. 虚拟编码-Dummy Encoding
  4. 效果编码-Effect Encoding

对于大型分类,常用的编码方式有:

  1. 目标编码-Target Encoding
  2. 散列编码-Hash encoding
  3. 分箱计数-Bin-Counting

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