Datawhale
作者：小雨姑娘，Datawhale成员
离散型变量编码的Python库
首先我要介绍这个关于离散型编码的Python库，里面封装了十几种（包括文中的所有方法）对于离散型特征的编码方法，接口接近于Sklearn通用接口，非常实用。下面是这个库的链接：
http://contrib.scikit-learn.org/categorical-encoding/
1.Label Encoder / Ordered Encoder
这个编码方式非常容易理解，就是把所有的相同类别的特征编码成同一个值，例如女=0，男=1，狗狗=2，所以最后编码的特征值是在[0, n-1]之间的整数。
这个编码的缺点在于它随机的给特征排序了，会给这个特征增加不存在的顺序关系，也就是增加了噪声。假设预测的目标是购买力，那么真实Label的排序显然是 女 > 狗狗 > 男，与我们编码后特征的顺序不存在相关性。
2.OneHot Encoder / Dummy Encoder / OHE
大家熟知的OneHot方法就避免了对特征排序的缺点。对于一列有N种取值的特征，Onehot方法会创建出对应的N列特征，其中每列代表该样本是否为该特征的某一种取值。因为生成的每一列有值的都是1，所以这个方法起名为Onehot特征。Dummy特征也是一样，只是少了一列，因为第N列可以看做是前N-1列的线性组合。但是在离散特征的特征值过多的时候不宜使用，因为会导致生成特征的数量太多且过于稀疏。
3. Sum Encoder (Deviation Encoder, Effect Encoder)
求和编码通过比较某一特征取值下对应标签（或其他相关变量）的均值与标签的均值之间的差别来对特征进行编码。但是据我所知 ，如果做不好细节，这个方法非常容易出现过拟合，所以需要配合留一法或者五折交叉验证进行特征的编码。还有根据方差加入惩罚项防止过拟合的方法，如果有兴趣的话我以后会更。
4. Helmet Encoder
Helmet编码是仅次于OHE和SumEncoder使用最广泛的编码方法，与SumEncoder不同的是，它比较的是某一特征取值下对应标签（或其他相关变量）的均值与他之前特征的均值之间的差异，而不是和所有特征的均值比较。这个特征同样容易出现过拟合的情况。不知道Helmet这个词是指的什么方面……使用标签时容易出现过拟合。
5. Frequency Encoder / Count Encoder
这个方法统计训练集中每个特征出现的频率，在某些场景下非常有用（例如推荐系统中商品被购买的次数，直接反映了商品的流行程度），也不容易出现过拟合，但是缺点是在每个特征的取值数分布比较均匀时会遗漏大量的信息。
6. Target Encoder
以下是计算公式：
其中 n 代表的是该某个特征取值的个数，n+代表某个特征取值下正Label的个数，mdl为一个最小阈值，样本数量小于此值的特征类别将被忽略，prior是Label的均值。注意，如果是处理回归问题的话，n+/n可以处理成相应该特征下label取值的average / max。对于k分类问题，会生成对应的k-1个特征。
此方法同样容易引起过拟合，以下方法用于防止过拟合：
- 增加正则项a的大小
- 在训练集该列中添加噪声
- 使用交叉验证
7. M-Estimate Encoder
M-Estimate Encoder
其中y+代表所有正Label的个数，m是一个调参的参数，m越大过拟合的程度就会越小，同洋的在处理连续值时n+可以换成label的求和，y+换成所有label的求和。
8. James-Stein Encoder
James-Stein Encoder 同样是基于target的一种算法。算法的思想很简单，对于特征的每个取值 k 可以根据下面的公式获得：
其中B由以下公式估计：
但是它有一个要求是target必须符合正态分布，这对于分类问题是不可能的，因此可以把y先转化成概率的形式。或者在实际操作中，使用grid search的方法选择一个比较好的B值。
9. Weight of Evidence Encoder
Weight Of Evidence
基于以下公式计算：
最后每个特征取值可表示为：
WoE = ln(nomiinator / denominator})
10 . Leave-one-out Encoder (LOO or LOOE)
这个方法类似于SUM的方法，只是在计算训练集每个样本的特征值转换时都要把该样本排除(消除特征某取值下样本太少导致的严重过拟合)，在计算测试集每个样本特征值转换时与SUM相同。可见以下公式：
11. Catboost Encoder
是Catboost中的encode方法，这个方法据说效果非常好，而且可以避免过拟合，可能有些复杂，在我写Catboost模型的时候会把它也写出来，这里就先不写了。
效果分析与讨论
数据集使用了八个存在离散型变量的数据集，最后的结果加权如下：
不使用交叉验证的情况：
HelmertEncoder 0.9517 SumEncoder 0.9434 FrequencyEncoder 0.9176 CatBoostEncoder 0.5728 TargetEncoder 0.5174 JamesSteinEncoder 0.5162 OrdinalEncoder 0.4964 WOEEncoder 0.4905 MEstimateEncoder 0.4501 BackwardDifferenceEncode0.4128 LeaveOneOutEncoder 0.0697
使用交叉验证的情况：
CatBoostEncoder 0.9726 OrdinalEncoder 0.9694 HelmertEncoder 0.9558 SumEncoder 0.9434 WOEEncoder 0.9326 FrequencyEncoder 0.9315 BackwardDifferenceEncode0.9108 TargetEncoder 0.8915 JamesSteinEncoder 0.8555 MEstimateEncoder 0.8189 LeaveOneOutEncoder 0.0729
下面是Kaggle上大佬们给出的一些建议，具体原因尚未分析，希望有大神在评论区可以给出解释。
对于无序的离散特征，实战中使用 OneHot, Hashing, LeaveOneOut, and Target encoding 方法效果较好，但是使用OneHot时要避免高基类别的特征以及基于决策树的模型，理由如下图所示：
但是在实战中，我发现使用Xgboost处理高维稀疏的问题效果并不会很差。例如在IJCAI-18商铺中用户定位比赛中，一个很好的baseline就是把高维稀疏的wifi信号向量直接当做特征放到Xgboost里面，也可以获得很好的预测结果。不知道是不是因为Xgboost对于稀疏特征的优化导致。
对于有序离散特征，尝试 Ordinal (Integer), Binary, OneHot, LeaveOneOut, and Target. Helmert, Sum, BackwardDifference and Polynomial 基本没啥用，但是当你有确切的原因或者对于业务的理解的话，可以进行尝试。
对于回归问题而言，Target 与 LeaveOneOut 方法可能不会有比较好的效果。
LeaveOneOut、WeightOfEvidence、James-Stein、M-estimator 适合用来处理高基数特征。Helmert、Sum、Backward Difference、Polynomial 在机器学习问题里的效果往往不是很好(过拟合的原因)。
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