lightGBM中如何对分类特征进行编码？

Question

lightGBM中如何对分类特征进行编码？

pythonmachine-learningencodingdecision-treelightgbm

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LightGBM支持分类变量。我想知道它是如何对它们进行编码的。它似乎不是一种独热编码，因为算法非常快（我尝试了需要很长时间才能进行独热编码的数据）。

- Skinishh

请参考此评论和相关问题：https://github.com/Microsoft/LightGBM/issues/254#issuecomment-318811572 - Vivek Kumar

一个更新的资源，供任何对lightgbm如何处理分类特征感兴趣的人使用：分类特征支持：https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/Advanced-Topics.html#categorical-feature-support 用于分类特征的最优分割算法：https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/Features.html#optimal-split-for-categorical-features - mavillan

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- BugKiller · Accepted Answer

https://github.com/Microsoft/LightGBM/issues/699#issue-243313657

基本思路是根据直方图的累加值（sum_gradient / sum_hessian）对其进行排序，然后在排序后的直方图上找到最佳分割点，就像数值特征一样。