特征编码

特征编码是将分类数据转换为数值数据的过程，以便机器学习模型能够理解和处理。以下是一些常用的特征编码方法：

1. 合并编码（Consolidation Encoding）

将意思相同的分类变量映射到同一变量。

优点：统一特征，删除无效数据。

缺点：变量数量多时，需要通过相似度计算；变量数量少时，需要人工识别。

2. 多项式编码（Polynomial Encoding）

构造原始特征之间的交互特征，可以是类别变量的二值特征或数值特征的逻辑关系。

优点：交互特征构造简单。

缺点：随着特征数量和复杂度增加，会增加训练和评分时间，消耗计算能力。

3. 哈希编码（Hashing Encoder）

将类别特征映射到一个固定维度的空间，解决高基数类别特征问题。

优点：简单，避免内存使用过多。

缺点：可能会导致冲突（不同类别映射到相同的哈希值）。

4. 目标编码（Target Encoding）

基于目标变量的平均值对类别特征进行编码，将类别映射到目标变量的均值。

5. 独热编码（One-Hot Encoding）

将每个类别转换为一个新的虚拟变量（0或1），适用于无序的分类数据。

6. 位置感知特征编码（PAFE）

结合局部特征与位置信息，输入到Transformer编码器中，帮助模型学习归一化位置的局部特征。

7. 序列编码（Ordinal Encoding）

将离散特征的各个类别映射为自然数序号，适用于类别间有排序关系的情况。

8. Count Encoding

将类别转换为其在数据集中出现的频数。

9. Mean Encoding

将每个类别转换为其目标变量的均值，类似于Target Encoding，但可以根据不同条件进行更复杂的计算。

选择合适的编码方法取决于数据的特性以及所使用模型的需求。例如，对于具有明确排序关系的分类数据，可以使用序列编码；而对于无序的分类数据，独热编码是一个更好的选择。

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