【特征工程】分类变量：BinaryEncoder二进制编码方法详解

Binary Encoding：二进制编码方法详解

Binary Encoding是将每个整数表示为二进制数，然后按位拆分为多个二进制变量。这种方法旨在减少维度，同时避免了One-Hot Encoding的高维稀疏问题。

Binary encoding for categorical variables, similar to onehot, but stores categories as binary bitstrings.

例如，如果有一个分类变量有3个类别，分别用0、1、2表示，那么它们的二进制编码可能如下：

• 类别 0: 00
• 类别 1: 01
• 类别 2: 10

这样，每个类别都被编码为一个唯一的二进制数。

2. 优缺点

优点：

• 维度减少： 相较于One-Hot Encoding，Binary Encoding能够显著减少维度，降低模型复杂度，提高训练效率。
• 空间效率： 由于二进制编码的方式，Binary Encoding相对于One-Hot Encoding在存储上更加紧凑，尤其在处理大规模数据时具备优势。

缺点：

• 大小关系的引入： 与其他编码方法一样，Binary Encoding也可能引入类别之间的大小关系，可能对某些模型产生误导。

3. 参考代码案例

以下是使用Python的category_encoders库进行Binary Encoding的简单示例：

import pandas as pd
from category_encoders import BinaryEncoder

# 创建示例数据
data = {'Category': [0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3]} # 可以增加类别
df = pd.DataFrame(data)

# 初始化BinaryEncoder
encoder = BinaryEncoder(cols=['Category'])

# 对分类变量进行二进制编码
df_encoded = encoder.fit_transform(df)

# 打印编码后的数据
df_encoded

输入	输出
[0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3]
[0, 1, 2, 0, 1, 2]
[0, 1, 2, 0, 1, 2,3,4,5,6,7,8,9]

可以修改示例数据中的类别，比如增加到7、8、9等等，会发现相比起独热编码——将每个类别作为一列，使用0和1判断是否属于这一个类别，二进制方法不会新增更多的维度（列）。

4. 适合的模型类型

Binary Encoding主要适用于树状模型，如决策树、随机森林和梯度提升树等。这是因为这些模型能够有效处理高维度的输入，且不受类别大小关系的影响。在处理大规模数据集时，Binary Encoding能够在保持模型性能的同时降低计算成本，使其成为一种有效的特征工程方法。

总体而言，Binary Encoding在适用场景下是一种强大的编码方法，通过平衡维度减少和空间效率，为建模提供了一种有效的特征表示方式。

官方文档：https://contrib.scikit-learn.org/category_encoders/