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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
均值编码的优缺点
均值编码是一种将类别特征转换为相应均值的编码方法。以下是均值编码的优缺点：
优点：
- 适用于高基数定性特征的数据预处理，能够保留类别特征的信息，提供更紧凑的表示。
- 可以提高分类和回归模型的性能，尤其是在处理类别特征时。
- 可以减少模型过拟合的风险，因为它可以减少特征的维度。
缺点：
- 对于低基数定性特征，均值编码可能并不适用，因为它可能会忽略类别特征中的重要信息。
- 在处理具有不同类别的特征时，均值编码可能会引入偏差，因为它将每个类别视为独立的变量。
- 当类别特征的值非常不平衡时，均值编码可能会产生偏差，导致模型性能下降。
- 在某些情况下，均值编码可能会引入额外的计算开销，尤其是在处理大规模数据集时。
需要注意的是，在选择编码方法时，应根据具体的数据类型、应用场景和模型需求进行评估和选择。除了均值编码外，还有其他的编码方法可供选择，如独热编码、目标编码等。每种编码方法都有其优缺点，应根据具体情况进行选择。