在我的数据集中,我有一个名为“product”的分类特征。假设在训练集中,其值为
我知道如果我们事先拥有所有可能的值,我们可以创建一个标签编码变量,并使用特征可以有的所有值对其进行
这让我非常担心,因为我担心在使用标签编码时,训练集可能会被映射为{"apple": 1, "banana": 2, "durian": 3, "orange": 4, ... (还有数千个) },但是当映射到测试集时,我们将得到{"banana": 1, "orange":2 , pineapple":3}。
我的问题是:
更新:请注意,
{"apple", "banana", "durian", "orange",....}
。另一方面,在测试集中,现在的值可以是{"banana", "orange", pineapple"}
。有一些值在训练集中没有(例如pineapple)。我知道如果我们事先拥有所有可能的值,我们可以创建一个标签编码变量,并使用特征可以有的所有值对其进行
fit
。但在这种情况下,我无法确保训练集可以涵盖测试集中的所有值(即当出现一些新产品时)。这让我非常担心,因为我担心在使用标签编码时,训练集可能会被映射为{"apple": 1, "banana": 2, "durian": 3, "orange": 4, ... (还有数千个) },但是当映射到测试集时,我们将得到{"banana": 1, "orange":2 , pineapple":3}。
我的问题是:
- 这对分类模型有负面影响吗?例如,如果apple成为
product
特征中的重要值,据我所知,模型将更关注1(apple的数字值)。当在测试集中1是banana
时,这是否会误导?
- 这对分类模型有负面影响吗?例如,如果apple成为
- 是否有任何方法可以处理训练集和测试集上具有不同值的标签编码问题?
更新:请注意,
product
可能有数千个值,这就是为什么我在这里使用标签编码而不是独热编码。
product
这个特征可能有成千上万个值,所以我认为使用独热编码会创建太多的列,这对模型来说很难处理。在一些分类模型中,比如决策树,当我们将类别转换为数字(比如标签编码方法)时,模型仍然可以进行分割,这意味着它仍然有用,对吗? - undefined