高基数类别特征预处理：平均数编码 | 京东云技术团队对于一个类别特征，如果这个特征的取值非常多，则称它为高基数（high-cardinality）类别特征。在深度学习场景中，对于类别特征我们一般采用Embedding的方式，通过预训练或直接训练的方式将类别特征值编码成向量。在经典机器学习场景中，对于有序类别特征，我们可以使用LabelEncoder进行编码处理，对于低基数无序类别特征（在lightgbm中，默认取值个数小于等于4的类别特征），可以采用OneHotEncoder的方式进行编码，但是对于高基数无序类别特征，若直接采用OneHotEncoder的