处理在sklearn OrdinalEncoder编码测试集中遇到未知类别的错误问题

简介：
本文介绍了如何解决使用scikit-learn库中的OrdinalEncoder对测试数据进行编码时遇到的“unknown category”错误的方法和技巧。 当数据集中存在类别特征（categorical discrete features）时，在机器学习领域进行预处理是至关重要的步骤。`sklearn`库提供了多种工具来处理这些特征，如 `OneHotEncoder` 和 `OrdinalEncoder`。 `OneHotEncoder` 通常用于将类别特征转化为独热编码（one-hot encoding），这种方法虽然直观但会导致特征维度过高，可能增加模型的复杂性和计算资源的需求。另一方面，对于那些具有内在顺序的类别特征，比如城市等级可以按照规模或重要性排序，“小城市”、“中等城市”和“大城市”，这些类别可以用1、2和3来表示时，则 `OrdinalEncoder` 是更合适的选择。 然而，在使用 `OrdinalEncoder` 时会遇到一个问题：如果在测试集上出现训练集中未见过的新类，它无法为这些未知的类别分配数值。这是因为默认情况下，当处理未知数据时，`handle_unknown=error` 参数会导致编码器抛出异常。 要解决这个问题，可以调整 `OrdinalEncoder` 的参数设置来忽略或以其他方式处理未知的数据点： 1. 初始化一个 `OrdinalEncoder` 对象。 2. 使用训练集拟合并转换类别特征到数值形式。这一步骤会学习每个类别的映射关系。 3. 在测试数据上应用编码器，但使用 `_transform()` 方法而不是直接调用 `transform()` 方法，并设置参数 `handle_unknown=ignore` 或其他适当的值来处理未知的类别。 下面是一个示例代码： ```python from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder # 假设 train_data 和 test_data 分别代表训练集和测试集的数据。 train_data = [...] test_data = [...] # 初始化OrdinalEncoder对象，并设置参数以忽略未知类别的错误 encoder = OrdinalEncoder(handle_unknown=ignore) # 使用 fit_transform() 方法拟合并转换训练数据，这样会学习到每个类的映射关系 train_encoded = encoder.fit_transform(train_data) # 对测试集进行编码。由于设置了 handle_unknown 参数为 ignore 或其他值， test_encoded, _ = encoder._transform(test_data) # 这里使用了内部方法 # 将编码结果转换成期望的数据类型，如 np.int test_encoded = test_encoded.astype(np.int) ``` 在这个示例中，`handle_unknown=ignore` 参数确保在遇到测试集中的未知类别时不会抛出异常，并且会将它们默认为0。这种方法虽然能够处理未见过的类别的问题，但也可能引入偏差，因为0并不是新类的实际顺序位置。因此，在实际应用过程中应尽量保证训练数据和测试数据中类别的一致性或选择其他可以适当处理未知类别的方法，如 `LabelEncoder` 或自定义编码策略。 通过以上步骤，我们可以有效地使用 `OrdinalEncoder` 处理包含未见过的类别的测试集，并在不丢失信息的情况下进行模型训练。