算法简介

通过构建随机森林，为变量进行编码：

首先训练一个随机森林的模型
按照决策树的分叉，每个叶节点都会占用一个位置，比如下图就共有4个叶节点，因此最大的编码长度是4
如果这个特征A的值a，既可以匹配到第1个叶节点的位置，也可以到第3个叶节点的位置，那么这个值的编码就是[1,0,1,0]
依次编码，得到结果

RandomTreesEmbedding：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.RandomTreesEmbedding.html

代码示例

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomTreesEmbeddingdataframe = pd.DataFrame(np.random.random(size=(100, 5)))
# 建模
tree_embedding = RandomTreesEmbedding(n_estimators=10, max_depth=3, random_state=0).fit(dataframe.values)
# 转换
spare_embedding = tree_embedding.transform(dataframe)
encode_array = spare_embedding.toarray()  # 得到numpy的结果
print(encode_array.shape)

参考文章

3 uses for random decision trees / forests you (maybe) didn’t know about：https://blog.davidvassallo.me/2019/08/06/3-uses-for-random-decision-trees-forests-you-maybe-didnt-know-about/

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python RandomTrees特征编码

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