target encoding代码实现
时间: 2023-09-12 19:03:44 浏览: 70
以下是Python中的示例代码:
```python
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
# 使用LabelEncoder将目标变量编码为整数
target_encoder = LabelEncoder()
data['target_encoded'] = target_encoder.fit_transform(data['target'])
# 对于每个类别特征,计算目标变量的平均值并将其编码为整数
for col in data.select_dtypes(include=['object']):
target_means = data.groupby(col)['target_encoded'].mean()
data[f'{col}_encoded'] = data[col].map(target_means).astype(int)
# 删除原始目标变量和类别特征
data.drop(['target'] + list(data.select_dtypes(include=['object'])), axis=1, inplace=True)
# 查看数据集
print(data.head())
```
在此示例中,我们首先使用LabelEncoder将目标变量编码为整数。然后,对于每个类别特征,我们计算目标变量的平均值,并将其编码为整数。最后,我们删除原始目标变量和类别特征,只保留编码后的特征。