例如，如果我的训练数据在列中具有分类值 (1,2,3,4,5)，那么一种热编码将为我提供 5 个列。但在我拥有的测试数据中，只说 5 个值中的 4 个，即(1,3,4,5)。因此，一种热编码只会给我 4 个列。因此，如果我将训练好的权重应用于测试数据，我会收到错误，因为列的尺寸在训练和测试数据中不匹配，dim(4)!=dim(5)。关于如何处理缺失的列值有什么建议吗？ 我的代码的图像如下:
最佳答案
请大家不要犯这个错误!
是的，你可以通过训练和测试的串联来实现这个黑客并欺骗自己，但真正的问题是在生产中。有一天，你的模型将面临分类变量的未知水平，然后崩溃。
实际上，一些更可行的选择可能是:
- 定期重新训练您的模型以考虑新数据。
- 请勿使用一热。说真的，有很多更好的选择，例如留一编码( https://www.kaggle.com/c/caterpillar-tube-pricing/discussion/15748#143154 )条件概率编码( https://medium.com/airbnb-engineering/designing-machine-learning-models-7d0048249e69 )、目标编码等等。像 CatBoost 这样的一些分类器甚至有内置的编码机制，Python 中有像 target_encoders 这样的成熟库，您可以在其中找到很多其他选项。
- 嵌入分类特征，这可以让您免于完全重新训练 ( http://flovv.github.io/Embeddings_with_keras/ )
关于pandas - 如果我的测试数据在某一列中缺少值，如何解决一种热编码问题？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/47460387/