目标编码：填充扩展平均编码值中生成的 NaN答案

【问题标题】：Target Encoding : Fill NaN generated in expanding mean encoded values目标编码：填充扩展平均编码值中生成的 NaN
【发布时间】：2019-06-20 11:01:04
【问题描述】：

我正在研究目标列中有五个类的多类分类问题。我使用扩展平均编码（目标编码）为分类变量生成了特征。该方法基于使用每个值的目标变量的平均值对分类变量值进行编码。

这也会导致一些 NaN 值，例如“Transaction-Type_mean_target”列。

填充这些 NaN 值的最佳方法是什么？我应该填写这些与列均值。
如何为我的测试数据生成平均编码作为目标/因变量“投诉状态”不存在？

输入数据：

生成平均编码：

def add_feat_mean_encoding(col_list):
    """
        Expanding mean encoding 
    """
    for i in col_list:
        cumsum = train.groupby(i)['Complaint-Status'].cumsum() - train['Complaint-Status']
        cumcnt = train.groupby(i).cumcount()
        train[i+'_mean_target'] = cumsum/cumcnt

cat_var = ['Transaction-Type','Complaint-reason','Company-response','Consumer-disputes']
add_feat_mean_encoding(cat_var)

【问题讨论】：

你好，只是为了理解：你的特征中哪些是分类的，哪些是标量的？ CmpantStatus 是标量或分类（可能是布尔值，0/1）？

标签： python machine-learning data-science feature-engineering

【解决方案1】：

如果你的特征是分类的，用均值估算没有意义，至少这意味着你为 Nans 创造了新的价值。那是你要的吗？

为了回答您的问题：

对于分类特征，您可以尝试不同的方法。您可以从 scikit 的SimpleImputer 开始（参见here），例如：

FILL_VALUE=100
imp_1 = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='most_frequent')
imp_2 = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='constant', fille_value=FILL_VALUE)

请提供有关您的测试集的信息：有哪些功能？如果测试集中没有Complaint-Status这个特性，有两种方法：
- 您可以使用训练集预测测试集的特征Complaint-Status（以及您希望预测的特征Complaint-Status，作为Y）。尝试不同的分类器，然后选择能提供最佳结果的分类器。
- 您还可以使用二维 Y，实际 Y + Complaint-Status。

【讨论】：