划分数据集之前one-hot，还是划分之后one-hot

最新推荐文章于 2024-04-21 12:59:33 发布

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#整体one-hot #划分之后onehot #测试集出现新的类别 #test怎么one-hot

在处理类别型特征时，是否应在数据划分前还是后进行one-hot编码是个关键问题。整体one-hot编码确保train和test的维度一致，但可能在新数据集中遇到未知类别。而划分后one-hot编码则可能导致train和test集中的类别不匹配。正确的做法需要在训练和测试集之间分别进行one-hot编码，以妥善处理新出现的类别。

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在处理类别型特征时，有时需要进行one-hot

在进行模型训练时，需要把数据划分train和test，类别型数据是在划分之前one-hot，还是划分之后？

在划分之前做one-hot

整体one-hot，train和test 不会出现某个值无法编码的问题。

train和test的维度都是一致的，可以做训练和测试。

但，如果给你一份新的数据集，在类别型数据里出现了新的值，该怎么表示？

划分之后做one-hot

这样会遇到两个问题

某个值，train中出现，test未出现，怎么处理？
某个值，train中未出现，test中出现，怎么处理？

在此之前，我也是对数据整体做one-hot的处理的，但这是不正确。正确的做法：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

### Correct
train = pd.DataFrame(['A', 'B', 'A', 'C'])
test = pd.DataFrame(['B', 'A', 'D'])

enc = OneHotEncoder(handle_unknown = 'ignore')
enc.fit(train)

enc.transform(train).toarray()
#array([[1., 0., 0.],
#       [0., 1., 0.],
#       [1., 0., 0.],
#       [0., 0., 1.]])

enc.transform(test).toarray()
#array([[0., 1., 0.],
#       [1., 0., 0.],
#       [0., 0., 0.]])


### Incorrect
full = pd.concat((train, test))

enc = OneHotEncoder(handle_