机器学习实践项目（二）- 房价预测增强篇 - 特征工程四

好的，上一篇文章我们提到了独热编码（One-Hot）是一个非常妙的对于分类类型字段的处理方式，它把模型不能识别的字符型的类别字段，转换成了0/1为值的新列，既解决了模型不能识别分类值的问题，又不去"错误暗示"分类之间有大小关系。但是妙则妙矣，这么多0/1值，其实也挺难理解的，而且多了n个字段，其中只有一个字段是1，其余全部为0，有点傻傻的。

解决这个问题的方法之一就是分层目标编码。老规矩，解释知识让AI来：

「目标编码（Target Encoding）」的安全实现版本（带 OOF + 平滑）。

我们来一步步拆解，让你完全理解它的作用、原理👇

🌟 一句话解释：

它用目标值（SalePrice）的平均水平来数值化一个类别特征，并且通过 K 折分层来避免"信息泄漏"。

换句话说：

这个函数的任务就是把一个类别型变量（如 Neighborhood） ，

转换成一个与房价相关的数值特征（类别对应的平均房价） ，

并保证这个过程不会在训练中"偷看答案"。

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🧠 一、目标编码（Target Encoding）是啥？

假设我们有一个类别特征：

Neighborhood	SalePrice
CollgCr	200000
CollgCr	220000
OldTown	120000
NridgHt	320000

传统的 One-Hot 会生成三列 0/1 矩阵，而目标编码更聪明：

用该类别的目标平均值代替它。

得到新特征：

Neighborhood	SalePrice	Neighborhood_te
CollgCr	200000	210000
CollgCr	220000	210000
OldTown	120000	120000
NridgHt	320000	320000

这就让模型直接"知道"：某个社区的平均房价水平。

对于高基数特征（比如上百个类别），比 One-Hot 更高效、解释性更强。

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🧩 二、问题：这样会"偷看答案"

如果我们直接用全量 y 算均值（比如上面 210000），

那模型在训练时已经看到了目标 SalePrice ------

这就是数据泄漏（data leakage） 。

会让交叉验证看起来分数高，但在真实预测中掉分。

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🚧 三、解决方案：Out-Of-Fold（OOF）编码

这个函数做的就是 OOF Target Encoding 。

原理是：

1️⃣ 把训练集分成 n_splits（默认 5 折）。

2️⃣ 每次只用"训练折"的数据去计算类别均值。

3️⃣ 再把均值应用到"验证折"。

这样每一行的编码都来自模型未见过的折，就不会泄漏目标信息。

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🔢 四、代码逻辑逐行解释

y_log = np.log1p(y)
global_mean = y_log.mean()

👉 对房价取对数（Kaggle 房价比赛的标准做法），

在 log 空间计算类别平均价格，稳定性更高。
global_mean 是全局平均房价，用作平滑与缺失的兜底值。

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kf = KFold(n_splits=n_splits, shuffle=True, random_state=42)
te = pd.Series(index=X.index, dtype=float)

👉 初始化 5 折交叉验证 + 存放结果的空列。

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for tr_idx, va_idx in kf.split(X):
    tr, va = X.iloc[tr_idx], X.iloc[va_idx]
    y_tr = y_log.iloc[tr_idx]

👉 进入每一折：

• tr 是"训练折"；
• va 是"验证折"；
• 只在训练折上计算编码，避免泄漏验证折的 y。

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means = tr.groupby(col).apply(lambda d: y_tr[d.index].mean())
counts = tr[col].value_counts()

👉 在训练折中：

• means 是每个类别的平均 log(房价)；
• counts 是每个类别出现次数（用于平滑）。

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enc = (means * counts + global_mean * smooth) / (counts + smooth)

👉 平滑公式 ：

当类别样本数小（如只出现一次），直接取均值会不稳定；

通过加上全局均值 global_mean 按比例混合，稳定效果。
smooth 越大，越偏向全局均值。

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te.iloc[va_idx] = X.iloc[va_idx][col].map(enc).fillna(global_mean)

👉 把这一折的验证数据用训练折的编码映射；

未见过的类别用全局均值代替。

这样得到的 te 是一个与原训练集行数相同的新特征，

但它的每一行值都来自"别的折"的均值 → 完全避免泄漏。

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🔮 五、测试集的处理

means_full = X.groupby(col).apply(lambda d: y_log[d.index].mean())
counts_full = X[col].value_counts()
enc_full = (means_full*counts_full + global_mean*smooth) / (counts_full + smooth)
te_test = X_test[col].map(enc_full).fillna(global_mean)

👉 对测试集可以安全地用全量训练数据来算编码，因为测试集没有目标泄漏风险。

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🧩 六、最后一步：加新列

X[f"{col}_te"] = te.values
X_test[f"{col}_te"] = te_test.values
return X, X_test

这一步生成一个新的特征列，比如 Neighborhood_te，

表示该样本所在社区的"平均 log 房价水平"。

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✅ 七、效果总结

特征	转换前	转换后
Neighborhood	CollgCr / OldTown / ...	数值（代表类别平均房价）

技术点	作用
log1p(y)	稳定波动，贴合 RMSE 评测
KFold OOF	避免目标泄漏
平滑	防止稀有类别导致过拟合
训练/测试分别编码	保证一致性与鲁棒性

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💡 举个直观例子

假设：

Neighborhood	SalePrice
A	100000
A	120000
B	250000
C	500000

全局均值（log1p 后）大约等于 log(242500)。

折分后：

• 第1折训练 A、B → 验证 C → C_te = log(平均B/A价)；
• 第2折训练 A、C → 验证 B → B_te = log(平均A/C价)。

训练集每一行都没看自己的真实价格。

最终模型能利用这些 *_te 特征捕捉"地区价格等级"，提升预测力。

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🏁 八、总结一句话

oof_target_encode() 的作用是：

✅ 将类别特征数值化为"类别对应的平均目标值"；

✅ 使用 K 折 OOF 机制防止信息泄漏；

✅ 用平滑控制稀有类别稳定性；

✅ 最终输出训练/测试都包含的安全编码特征。

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其实看到这里，什么是"目标编码"就很好理解了，但是我第一次看这个解释时，并没有明白何为"分层"，即K-Fold，那我们继续请教爱老师。

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KFold（K 折交叉验证）其实一点都不复杂 ，

我用生活比喻 + 图解的方式，帮你彻底搞懂它👇

🌰 一、直白解释：

KFold 就是"把训练集切成几块，轮流用一块来测试，其他几块来训练"的办法。

举个生活例子 🍰

你有一个蛋糕（数据集），要知道它的味道（模型好不好）。

如果你只尝一口，可能不准；

所以你把蛋糕切成 K 份（比如 5 份）：

折数	用来训练的部分	用来验证的部分
第1折	第2~5份	第1份
第2折	第1,3,4,5份	第2份
第3折	第1,2,4,5份	第3份
第4折	第1,2,3,5份	第4份
第5折	第1~4份	第5份

然后你做 5 次实验，每次：

• 在"训练部分"训练模型；
• 用"验证部分"测试模型的表现。

最后，把这 5 次的表现（比如 RMSE）取平均值 ，

就得到了一个更稳定的结果。

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📊 二、图解理解（假设 K=5）

数据集索引: [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]

第1折:  训练=[3,4,5,6,7,8,9,10], 验证=[1,2]
第2折:  训练=[1,2,5,6,7,8,9,10], 验证=[3,4]
第3折:  训练=[1,2,3,4,7,8,9,10], 验证=[5,6]
第4折:  训练=[1,2,3,4,5,6,9,10], 验证=[7,8]
第5折:  训练=[1,2,3,4,5,6,7,8],   验证=[9,10]

你看，每一折都会轮流当一次"验证集"，

其他数据则都用来训练。

所以每个样本都被模型预测过一次 ，但不会参与预测自己。

这就能避免模型"作弊"看到答案。

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💡 三、为什么要这么麻烦？

如果你只随机分一次训练/验证：

• 运气好：分得刚好平衡 → 分数看起来很好；
• 运气差：验证集偏、含噪声多 → 分数很差。

而 KFold 多次轮流验证，就像：

"我不看一次考试成绩，而看五次平均分。"

这样更稳定、更可靠。

它能告诉你模型整体表现，而不是"某一次偶然分割"的结果。

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🧮 四、在 oof_target_encode 里的作用

回想我们在做"目标编码"时：

• 我们要用 y（房价）去算类别均值；
• 但又不能"偷看自己"。

KFold 就帮我们做到这点👇

折	用来计算均值的行（训练折）	被赋值的行（验证折）
1	折2~5 的数据	折1 的数据
2	折1,3,4,5 的数据	折2 的数据
...	...	...

所以对于每个样本，它得到的编码值，
都来自其它样本 ，而不是自己那一折的目标值。

这就完全避免了"信息泄漏"。

简单说：KFold 让我们"用别人家的答案算平均"，

而不是"用自己的答案作弊"。

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🧩 五、为什么叫 "Out-Of-Fold" (OOF)

• "Fold" = 折。
• "Out-Of-Fold" = 不在这一折里的数据。

即：

每个样本的预测/编码，来自于它不在的那几折 的模型或均值。

所以叫 Out-of-Fold 编码。

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🚀 六、类比理解

场景	类比
你考试 5 次，每次都换不同试卷（验证集）。	→ KFold
老师不让你看自己卷子的答案，但可以看同学们的平均分来推测难度。	→ Out-of-Fold Target Encoding
最后你拿 5 次考试的平均分作为期末成绩。	→ 平均 RMSE 作为模型得分

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🧠 七、总结一句话

KFold 就是反复切分数据，让模型在"看不到自己"的情况下多次验证，从而得到稳健、无泄漏的结果。

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好了，那到此为止，大家明白什么是分层目标编码了吧？