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sklearn 数据预处理中的类别特征编码

在机器学习中，许多算法无法直接处理字符串形式的类别特征（如“男”、“女”、“红色”、“蓝色”等），需要将其转换为数值形式。sklearn.preprocessing 模块提供了多种类别特征编码方法，以下是常用编码器的详细介绍。

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1. LabelEncoder（标签编码）

核心思想

将每个类别映射为一个整数（0 到 n_classes-1）。适用于目标变量（y）或有序类别变量。

常用函数与类

• LabelEncoder()

主要方法

• .fit(y)：拟合标签编码器
• .transform(y)：转换标签为数值
• .fit_transform(y)：拟合并转换
• .inverse_transform(y)：逆转换，还原为原始标签

参数

无特殊参数，自动推断类别。

返回值

一维数组（ndarray），元素为整数编码。

示例代码

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder# 示例数据
colors = ['red', 'blue', 'green', 'blue', 'red']# 创建编码器
le = LabelEncoder()# 拟合并转换
encoded = le.fit_transform(colors)
print("编码结果:", encoded)  # [2 0 1 0 2]# 逆转换
original = le.inverse_transform(encoded)
print("还原结果:", original)  # ['red' 'blue' 'green' 'blue' 'red']# 查看类别映射
print("类别顺序:", le.classes_)  # ['blue' 'green' 'red']

⚠️ 注意：LabelEncoder 不适用于无序分类特征作为模型输入，因为整数隐含顺序关系（如 0 < 1 < 2），可能导致模型误解。

2. OrdinalEncoder（序数编码）

核心思想

与 LabelEncoder 类似，但支持多列输入。适用于多个有序分类特征。

常用函数与类

OrdinalEncoder()

主要参数

categories: ‘auto’ 或 list of array-like，默认 ‘auto’，自动推断类别。
dtype: 输出数据类型，默认 np.float64。
handle_unknown: ‘error’ 或 ‘use_encoded_value’，处理未知类别。
unknown_value: 与 handle_unknown=‘use_encoded_value’ 配合使用。

返回值

二维数组（ndarray），形状为 (n_samples, n_features)。

示例代码

from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder
import numpy as np# 示例数据（两列类别特征）
data = np.array([['男', '北京'],['女', '上海'],['男', '广州'],['女', '北京']])# 创建编码器
oe = OrdinalEncoder()# 拟合并转换
encoded = oe.fit_transform(data)
print("编码结果:\n", encoded)
# [[0. 0.]
#  [1. 2.]
#  [0. 1.]
#  [1. 0.]]# 查看每列的类别
print("各列类别:", oe.categories_)
# [array(['男', '女'], dtype='<U1'), array(['北京', '广州', '上海'], dtype='<U2')]

3. OneHotEncoder（独热编码）

核心思想

将每个类别转换为一个二进制向量（只有一位为1，其余为0），消除类别间的“大小”关系，适合无序分类变量。

常用函数与类

OneHotEncoder()

主要参数

categories: ‘auto’ 或 list，默认 ‘auto’
drop: {‘first’, ‘if_binary’} 或 array，用于删除某一列以避免多重共线性
sparse_output: 是否返回稀疏矩阵，默认 True（⚠️ sklearn 1.2+ 已弃用 sparse，改用 sparse_output）
handle_unknown: {‘error’, ‘ignore’, ‘infrequent_if_exist’}，处理未知类别
dtype: 输出数据类型

返回值

默认返回稀疏矩阵（csr_matrix），设置 sparse_output=False 可返回稠密数组。

示例代码

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
import numpy as np# 示例数据
data = np.array([['男'], ['女'], ['男'], ['女']])# 创建编码器
ohe = OneHotEncoder(sparse_output=False)  # 返回稠密数组# 拟合并转换
encoded = ohe.fit_transform(data)
print("独热编码结果:\n", encoded)
# [[1. 0.]
#  [0. 1.]
#  [1. 0.]
#  [0. 1.]]# 获取特征名称
feature_names = ohe.get_feature_names_out(['性别'])
print("特征名:", feature_names)  # ['性别_男' '性别_女']# 逆转换
original = ohe.inverse_transform(encoded)
print("还原结果:\n", original)
# [['男']
#  ['女']
#  ['男']
#  ['女']]

4. 使用 pandas.get_dummies 的替代方案（非 sklearn，但常用）

虽然不属于 sklearn，但在实践中常与 sklearn 配合使用：

import pandas as pddf = pd.DataFrame({'颜色': ['红', '蓝', '绿', '蓝']})
dummies = pd.get_dummies(df['颜色'], prefix='颜色')
print(dummies)
#    颜色_红  颜色_蓝  颜色_绿
# 0     1     0     0
# 1     0     1     0
# 2     0     0     1
# 3     0     1     0

5. 编码器选择建议

场景	推荐编码器
目标变量（分类标签）	LabelEncoder
有序分类特征（如：低/中/高）	OrdinalEncoder
无序分类特征（如：颜色、城市）	OneHotEncoder
高基数类别（如邮政编码）	考虑 TargetEncoder （来自 category_encoders 库）或嵌入

6. 完整实战示例

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OrdinalEncoder, OneHotEncoder
from sklearn.compose import ColumnTransformer
import pandas as pd
import numpy as np# 创建示例数据框
df = pd.DataFrame({'城市': ['北京', '上海', '广州', '北京'],'性别': ['男', '女', '男', '女'],'收入等级': ['低', '中', '高', '中']
})print("原始数据:")
print(df)# 方法1：使用 ColumnTransformer 组合不同编码器
ct = ColumnTransformer(transformers=[('onehot', OneHotEncoder(drop='first', sparse_output=False), ['城市', '性别']),('ordinal', OrdinalEncoder(categories=[['低', '中', '高']]), ['收入等级'])],remainder='passthrough'
)encoded_array = ct.fit_transform(df)
feature_names = (ct.named_transformers_['onehot'].get_feature_names_out(['城市', '性别']).tolist() +['收入等级']
)encoded_df = pd.DataFrame(encoded_array, columns=feature_names)
print("\n组合编码后:")
print(encoded_df)# 方法2：分别编码
ohe = OneHotEncoder(sparse_output=False)
city_gender_encoded = ohe.fit_transform(df[['城市', '性别']])
print("\n城市+性别独热编码:")
print(city_gender_encoded)oe = OrdinalEncoder(categories=[['低', '中', '高']])
income_encoded = oe.fit_transform(df[['收入等级']])
print("\n收入等级序数编码:")
print(income_encoded)

7. 注意事项

• 训练/测试一致性：必须使用 .fit_transform() 在训练集上拟合，然后对测试集使用 .transform()，避免数据泄露。
• 未知类别处理：使用 handle_unknown='ignore' 或 'infrequent_if_exist' 避免预测时报错。
• 稀疏性：当类别数量大时，使用稀疏矩阵节省内存。
• 多重共线性：独热编码后建议删除一列（如 drop='first'），尤其在线性模型中。

✅ 掌握以上编码方法，可灵活应对各类分类特征预处理需求，为后续建模打下坚实基础。