我有 3 组数据(训练、验证和测试)，当我运行时:
training_x = pd.get_dummies(training_x, columns=['a', 'b', 'c'])
它给了我一定数量的特征。但是当我在验证数据上运行它时，它给了我一个不同的数字和相同的测试。有没有什么方法可以对所有数据集进行标准化(我知道是错误的词)，从而使特征数量保持一致？
请您参考如下方法:
如前所述，通常您应该在拆分前进行一次热编码。 但是还有一个问题。有一天，您肯定想将经过训练的 ML 模型应用到自然环境中的数据。我的意思是数据，你以前没有见过，你需要对假人进行完全相同的转换，就像你训练模型时一样。 那么你可能不得不处理两种情况。
- 是，新数据包含您的训练数据中没有的类别，并且
- 是相反的，一个类别不再出现在你的数据集中，但你的模型已经用它训练过。 在情况 1 中，您应该忽略该值，因为您的模型很可能无法处理它，而不是对其进行训练。在情况 2 中，您仍然应该生成这些空类别，以便在您要预测的数据中具有与训练集中相同的结构。请注意，pandas 方法不会为这些类别生成虚拟变量，因此无法保证您从预测数据中获得与训练数据相同的结构，因此您的模型很可能不适用于这些数据。
您可以通过使用与 get_dummies 等效的 sklearn 来解决这个问题(只需多做一点工作)，它看起来像这样:
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
# create some example data
df= pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3], 'y': [2, 4, 8]})
# create a one hot encoder to create the dummies and fit it to the data
ohe= OneHotEncoder(handle_unknown='ignore', sparse=False)
ohe.fit(df[['x']])
# now let's simulate the two situations A and B
df.loc[1, 'x']= 1
df= df.append(dict(x=5, y=5), ignore_index=True)
# the actual feature generation is done in a separate step
tr=ohe.transform(df[['x']])
# if you need the columns in your existing data frame, you can glue them together
df2=pd.DataFrame(tr, columns=['oh1', 'oh2', 'oh3'], index=df.index)
result= pd.concat([df, df2], axis='columns')
使用 sklearn OneHotEncoder，您可以将类别的识别与实际的单热编码(虚拟对象的创建)分开。您还可以保存安装的一个热编码器，以便稍后在您的模型应用过程中应用它。请注意 handle_unknown 选项，它告诉 one hot 编码器，如果它以后会遇到未知的东西，它应该忽略它，而不是引发错误。
