sklearn有序特征编码

在sklearn中，可以使用category_encoders库来进行有序特征编码。该库封装了多种对于离散型特征的编码方法，并且接口接近于Sklearn通用接口，非常实用。你可以在官方的GitHub页面（https://github.com/scikit-learn-contrib/category_encoders）和官方文档（http://contrib.scikit-learn.org/category_encoders/#）中找到更多关于该库的信息。另外，你也可以使用sklearn预处理包下的OneHotEncoder来进行特征编码。通过使用OneHotEncoder，你可以将类别变量转换为数值型变量，并且符合sklearn模式的转换。具体的使用方法可以参考以下代码：

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
one = OneHotEncoder() # one-hot编码器
one.fit(X)
train = one.transform(X)

此外，特征哈希也可以用于特征编码。在sklearn.feature_extraction.FeatureHasher中，你可以显式指定参数n_features来调整维度。以下是一个使用特征哈希进行特征编码的示例代码：

from sklearn.feature_extraction import FeatureHasher
X_train_hash = X.copy()
for c in X.columns:
X_train_hash[c] = X[c].astype('str') # 均转为字符串类型，以用于后续取哈希值
hashing = FeatureHasher(input_type='string')
train = hashing.transform(X_train_hash.values)

希望这些信息对你有帮助！