特征工程中对高基数类别特征的一种处理方法：特征哈希（FeatureHasher）

本文主要是介绍特征工程中对高基数类别特征的一种处理方法：特征哈希（FeatureHasher），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

在数据挖掘的项目中经常会遇到一类尴尬的特征：高基数类别特征。那么什么是高基数类别特征呢？举个例子，比如像邮编、街道、产品货号等表示类别的特征，它们的基数很大，可能会有数十甚至数百个属性值。对于这种高基数类别特征确实有种“弃之可惜，食之无味”的尴尬。

如果用独热编码的话，对于这种高基数类别特征会产生出数十甚至数百个新特征，造成一个新的问题：特征冗余或维度爆炸。当然根据具体的业务场景可能会存在比较好的方法从这类特征中提取有效的新特征，比如取字段有类别规律的前几位或者后几位。而本文介绍的是一种面对高基数类别特征的普适性方法：特征哈希（FeatureHasher）。目前这只是本人的一种想法，具体效果如何还需要在实际项目中验证。

如果说独热编码后新生成的特征数量会跟随类别数量而变化，那么FeatureHasher的方法所新生成的特征数量是可以人为给定的。这样在特征冗余或维度爆炸问题上就不必担心了。个人感觉FeatureHasher有点像word2vec，都是将新特征压缩到一个给定的维度。

那么接下来通过代码介绍一下如何使用FeatureHasher。首先要从scikit-learn中导入：

import numpy as np
import pandas as pd
import random
from sklearn.feature_extraction import FeatureHasher

创建一个数据集，含有年龄与城市两个特征，可以看到城市这个特征的属性数量有10个。

city = ['北京', '上海', '成都', '深圳', '广州', '杭州', '天津', '苏州', '武汉', '西安']data = pd.DataFrame({'age': np.random.randint(0, 70, size=500),'city': random.choices(city, k=500)})
data.head()

data.city.value_counts()

如果用独热编码来处理的话会产生10个新特征。那么如果类别属性有上百种，并且分布比较平均那么直接用独热编码就会造成特征冗余或维度爆炸的问题。

dummy_data = pd.get_dummies(data, prefix='city')
dummy_data.head()

尝试FeatureHasher的方法，指定新生成的维度为2：

fea_hs = FeatureHasher(n_features=2, input_type='string')
hasherd = fea_hs.fit_transform(data.city)
print(hasherd.toarray().shape)

hash_data = pd.DataFrame(hasherd.toarray(), columns=[f'city_{i}' for i in range(2)])hasher_data = pd.concat([data, hash_data], axis=1, ignore_index=False)
hasher_data.head(10)