特征工程是数据科学模型开发的重要组成部分之一。数据科学家把大部分时间花在数据处理和特征工程上，以便训练一个鲁棒模型。数据集由各种类型的特征组成，包括类别、数字、文本、日期时间等。
由于大多数机器学习模型只理解数值向量，所以各种特征需要被设计成数值格式。有各种编码技术可以将文本数据转换为数字格式，包括词袋、Tf-Idf矢量化等等。分类特征可以编码成数字格式，独热编码就是其中一种方式。
什么是独热编码?
独热编码，又称虚拟编码，是一种将分类变量转换为数值向量格式的方法。每个类别在数值向量中都有自己的列或特征，并被转换为0和1的数值向量。
为什么独热编码对于有许多类的列是不可行的?
对于一个有许多类别或层次的分类特征，从机器学习的角度来看独热编码不是一个很好的选择，最明显的原因是它加起来有大量的维度。例如，pin码有大量的级别或类别。创建一个单热编码的向量的Pincode列将使所有的值加起来都为零，只有1列除外。这个数字向量包含的信息不多，只有一大堆0。
数据集维数的增加会引起维数诅咒，从而导致并行性和多重共线性问题。
基本有两种类型的分类特征:
- 有序变量:离散值的有限变量集，值之间按等级排序。例如:学历、工资等。
- 标称变量:离散值之间没有关系的有限变量集。例如:国家、Pin码等。
有序分类特征在它们的层次之间有一个已知的关系，使用标签编码是最好的选择。而对于标称变量来说，类别之间没有关系。但是有各种已知的技术来编码标称分类变量，例如独热编码就是其中之一。
但是，对多层分类变量的进行独热编码会导致维度诅咒。在本文中，您可以阅读一些技巧/技巧，这些技巧可以用于多层编码分类变量。
限制X个最常见的类别
独热编码具有多个层次的全部标称分类变量增加了许多的维度。这里有个更好的选择是采用最常见的x个类别，并创建一个虚拟编码或一个独热编码。
例如，我们使用世界城市数据库进行演示，从simple maps网站下载。
数据集中的“国家/地区”列具有224个唯一特征，如果使用独热编码产生224个维度。在下面可以看到，“国家/地区”列的频率分布非常偏斜，很少有类别具有最高频率。
从频率分布来看，几乎没有类别具有高频，而大多数类别具有非常低的频率。因此，我们可以将“独热编码”限制为仅出现在前x个频繁出现的类别。在此可以对x进行试验并确定。
Concluding from the above PDF:
50 top occuring countries covers almost 85% of rows.
100 top occuring countries covers almost 95% of the rows.
因此，限制为100个类别可以覆盖95％的行，并将224个国家的一键编码的维度减少到101个国家（其他100个国家/地区排名最高，其他1个国家/地区）。
频率编码
频率编码是Kaggle比赛中大量使用的一种技术或技巧。想法是用其计数或频率替换每个类别。
可以使用pandas函数生成“国家/地区”列的频率分布：data ['country'].value_counts（）
现在用数据中的频率替换每个类别，例如，美国将被7768取代，俄罗斯将被1161取代。这项技术实施起来非常广泛，并且在Kagglers中非常流行。
使用此技术的缺点是，如果某些类别具有相同的计数，则模型将对它们进行类似的处理，因此会丢失一些信息。
目标编码
目标编码也称为平均编码是Kagglers广泛使用的一种流行技术，该技术将分类变量表示为一维数值向量。
每个类别都是将变量替换为该类别的平均目标值。这种技术使我们在目标变量和分类变量之间形成直接关系。
嵌入
对于文本数据类型或具有字符串值且不特定于领域的类别变量，可以使用预先训练的模型(如Word2Vec)将它们转换为词嵌入。如果数据集具有较长的文本类别，则可以对Word2Vec取加权平均值或使用预先训练过的Sent2Vec。
因此，使用预训练的嵌入模型，您可以将分类变量的文本类别转换为数值向量。
使用领域知识
最后还可以使用领域知识对分类特征进行编码。可以根据多种因素（例如GDP，人口，人均纯收入等）对“国家/地区”列进行编码。这种编码根据案例研究和要求而有所不同。
同样，您也可以使用领域知识将标称变量转换为序数变量，标签会对其进行编码，以将其转换为数字格式。
总结
具有多个类别的一键编码类别变量会导致编码的维数增加。这引起了维度诅咒，因此产生了并行性和多重共线性的问题。在本文中，我们讨论了几种编码具有多个级别的分类变量的技术，能够部分解决维度诅咒的问题。
作者：Satyam Kumar
deephub翻译组