python lgb

在Python的lgb库中，有几种常见的特征处理方法可以应用于机器学习模型。其中一种方法是使用Word2Vec将文本数据转换为低维向量表示，适用于类别变量取值很多且稀疏的情况。可以使用word2vec库中的Word2Vec方法加载数据，并使用该方法学习词向量。

另一种常见的特征处理方法是使用频率编码（Count Encoding），将类别特征的取值转换为其在训练集中出现的频率。这种方法可以根据频次划分高频类别和低频类别。可以使用category_encoders库的CountEncoder方法来实现频率编码。

神经网络embedding是一种适用于序数特征（ordinal feature）的特征处理方法。序数特征指的是虽然是类别型特征，但存在内在顺序关系的情况，如衣服尺寸的大小关系。可以使用sklearn库中的LabelEncoder方法将序数特征进行整数编码。

综上所述，Python的lgb库提供了多种特征处理方法，包括Word2Vec、频率编码和神经网络embedding，可以根据数据类型和特征属性选择适合的方法进行特征处理和转换。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【机器学习】树模型遇上类别型特征(Python)](https://blog.csdn.net/fengdu78/article/details/124395512)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]