本文介绍了在机器学习分类问题中，目标编码作为标称数据处理的一种方法，其通过将类别映射到目标变量的平均值来提高模型预测准确率。文章以Python为例，展示了如何在scikit-learn的iris数据集上实现目标编码，包括计算类别平均值、编码数据集以及封装成可复用的函数。
机器学习任务中，数据处理是非常重要的一步。特别是在分类问题中，标称数据的处理对于模型的训练和预测有着重要的影响。目标编码(target encoding)是一种常用的标称数据处理方法，可以有效地提高模型的预测准确率。
目标编码的思想是将分类变量的每个类别映射到一个实数值，这个实数值代表着该类别在目标变量上的平均值。具体地，对于每个类别，计算该类别下目标变量的平均值，然后用这个平均值代替原来的类别值。这样，我们就得到了一个新的数值型的特征。
下面我们就来看一下如何使用 Python 进行目标编码的实现。
首先，我们需要一个数据集。这里我们使用 scikit-learn 自带的 iris 数据集作为例子：
from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd
iris = load_iris()
df = pd
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