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one-hot encoding不是万能的,这些分类变量编码方法你值得拥有

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one-hot encoding 是一种被广泛使用的编码方法,但也会造成维度过高等问题。因此,medium 的一位博主表示,在编码分类变量方面,我们或许还有更好的选择。

 

one-hot (one-hot encoding)类似于虚拟变量(dummy variables),是一种将分类变量转换为几个二进制列的方法。其中 1 代表某个输入属于该类别。

 

 

从机器学习的角度来看,one-hot 编码并不是一种良好的分类变量编码方法。

 

众所周知,维数越少越好,但 one-hot 编码却增加了大量的维度。例如,如果用一个序列来表示美国的各个州,那幺 one-hot 编码会带来 50 多个维度。

 

one-hot 编码不仅会为数据集增加大量维度,而且实际上并没有太多信息,很多时候 1 散落在众多零之中,即有用的信息零散地分布在大量数据中。这会导致结果异常稀疏,使其难以进行优化,对于神经网络来说尤其如此。

 

更糟糕的是,每个信息稀疏列之间都具有线性关系。这意味着一个变量可以很容易地使用其他变量进行预测,导致高维度中出现并行性和多重共线性的问题。

 

 

最优数据集由信息具有独立价值的特征组成,但 one-hot 编码创建了一个完全不同的环境。

 

当然,如果只有三、四个类,那幺 one-hot 编码可能不是一个糟糕的选择。但是随着类别的增加,可能还有其他更合适的方案值得探索。本文作者列举了几个方案供读者参考。

 

目标编码

 

目标编码(Target encoding)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,并且也是一种很受欢迎的技术方法(尤其是在 Kaggle 比赛中)。

 

 

但这种编码方法也有一些缺点。首先,它使模型更难学习均值编码变量和另一个变量之间的关系,仅基于列与目标的关系就在列中绘制相似性。

 

而最主要的是,这种编码方法对 y 变量非常敏感,这会影响模型提取编码信息的能力。

 

由于该类别的每个值都被相同的数值替换,因此模型可能会过拟合其见过的编码值(例如将 0.8 与完全不同的值相关联,而不是 0.79),这是把连续尺度上的值视为严重重复的类的结果。

 

因此,需要仔细监控 y ,以防出现异常值。要实现这个目的,就要使用 category_encoders 库。由于目标编码器是一种有监督方法,所以它同时需要 X 和 y 训练集。

 

from category_encoders import TargetEncoder  
 enc = TargetEncoder(cols=['Name_of_col','Another_name'])  
 training_set = enc.fit_transform(X_train, y_train)

 

留一法编码

 

留一法(Leave-one-out)编码试图通过计算平均值(不包括当前行值)来弥补对 y 变量的依赖以及值的多样性。这使异常值的影响趋于平稳,并创建更多样化的编码值。

 

 

由于模型不仅要面对每个编码类的相同值,还要面对一个范围值,因此它可以更好地泛化。

 

在实现方面,可以使用 category_encoders 库中的 LeaveOneOutEncoder。

 

from category_encoders import LeaveOneOutEncoder 
 
enc = LeaveOneOutEncoder(cols=['Name_of_col','Another_name']) 
 
training_set = enc.fit_transform(X_train, y_train)

 

实现类似效果的另一种策略是将正态分布的噪声添加到编码分数中,其中标准差是可以调整的参数。

 

贝叶斯目标编码

 

贝叶斯目标编码(Bayesian Target Encoding)是一种使用目标作为编码方法的数学方法。仅使用均值可能是一种欺骗性度量标准,因此贝叶斯目标编码试图结合目标变量分布的其他统计度量。例如其方差或偏度(称为高阶矩「higher moments」)。

 

然后通过贝叶斯模型合并这些分布的属性,从而产生一种编码,该编码更清楚类别目标分布的各个方面,但是结果的可解释性比较差。

 

证据权重

 

证据权重(Weight of Evidence,简称 WoE)是另一种关于分类自变量和因变量之间关系的方案。WoE 源自信用评分领域,曾用于区分用户是违约拖欠还是已经偿还贷款。证据权重的数学定义是优势比的自然对数,即:

 

ln (% of non events / % of events)

 

WoE 越高,事件发生的可能性就越大。「Non-events」是不属于某个类的百分比。使用证据权重与因变量建立单调关系,并在逻辑尺度上确保类别,这对于逻辑回归来说很自然。WoE 是另一个衡量指标「Information Value」的关键组成部分。该指标用来衡量特征如何为预测提供信息。

 

from category_encoders import WOEEncoder 
 
enc = WOEEncoder(cols=['Name_of_col','Another_name']) 
 
training_set = enc.fit_transform(X_train, y_train)

 

这些方法都是有监督编码器,或者是考虑目标变量的编码方法,因此在预测任务中通常是更有效的编码器。但是,当需要执行无监督分析时,这些方法并不一定适用。

 

非线性 PCA

 

非线性 PCA(Nonlinear PCA)是一种使用分类量化来处理分类变量的主成分分析(PCA)。它会找到对类别来说的最佳数值,从而使常规 PCA 的性能(可解释方差)最大化。

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