如何使用OrdinalEncoder()设置自定义顺序？

Question

我在二手车价格预测数据集中有一列名为“Owner_Type”。它有四个唯一值，分别是['First', 'Second', 'Third', 'Fourth']。现在最合理的排序是 First > Second > Third > Fourth，因为价格随着这种顺序而下降。我该如何使用OrdinalEncoder()将这个顺序赋予给这些值呢？请帮帮我，谢谢！

- Vipul Sarode

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请提供足够的代码，以便他人更好地理解或重现问题。 - Community

Answer 1

OrdinalEncoder有一个categories参数，它接受一个包含多个类别数组的列表。以下是一个代码示例：

from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder
enc = OrdinalEncoder(categories=[['first','second','third','forth']])
X = [['third'], ['second'], ['first']]
enc.fit(X)
print(enc.transform([['second'], ['first'], ['third'],['forth']]))

- Ghassen Sultana

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为什么如果您已经提供了类别，还需要将编码器适配到X上？ - Maturin

如果你在不应用fit的情况下应用transform，会出现错误"AttributeError: 'OrdinalEncoder' object has no attribute 'categories_'"，所以你必须先应用fit_transform或者fit模型，然后再应用transform。 - Ghassen Sultana

我明白了，你说得完全正确。不过，这有点傻，因为当已经提供了分类时，调用fit方法并不会产生其他效果，只会创建一个名为categories_的属性。如果提供了分类，似乎应该自动创建这个属性。 - Maturin