一、问题描述

问题：sklearn-LabelEncoder 遇到没在编码规则里的新值

二、解决方法

方法一：直接保存old_data和encoder_data和之间的映射关系，字典或者下面的csv格式里都可以。

for col in beat_sparse_cols:                   # sparse_feature encoder
    lbe = LabelEncoder()
    # 直接在原来的表上进行修改
    beat_data[col] = lbe.fit_transform(beat_data[col])
    # # method 2: save dict(selected), 为每个lbe保存一个对应的字典
    name = "encoding_" + str(col) + "_dict"
    locals()[name] = {}
    for i in list(lbe.classes_):
        # encoding[i] = lbe.transform([i])[0]
        locals()[name][i] = lbe.transform([i])[0]
    # save the lbe dict, note the index
    df = pd.DataFrame(locals()[name], index = [0])
    # df = pd.DataFrame(list(my_dict.items()), columns=['key', 'value'])   # 否则默认保存的key是str
    df.to_csv(save_dir + "/" + str(col) + "lbe_dict.csv", index = False)

然后在预测阶段编码设计对应的规则，如未见过的就设置为unknown或0：

for col in beat_sparse_cols:
    lbe = LabelEncoder()
    # all_path = "/home/andy/torch_rechub_n/beat_deepFM/saved_model_w"
    name = col + "lbe_dict"
    dict_temp = pd.read_csv(dict_path + "/" + name + ".csv")
    locals()[name] = dict_temp.iloc[0].to_dict()
    dict_temp = locals()[name]
    new_name = col + "_encode"
    if col == 'beatid':
        beat_data['beatid'] = beat_data['beatid'].fillna(value = 0.0)
    # 推理时: 训练中没看过的, str标记为unknown, int标记为nan
    if beat_data[col].dtypes == float:
        beat_data[col] = beat_data[col].apply(lambda x: NaN if np.isnan(x) else str(int(x)))
        beat_data[col] = beat_data[col].apply(lambda x: dict_temp.get(str(x), 0))
    else:
        # beat_data[col] = beat_data[col].apply(lambda x: np.nan if np.isnan(x) else str(int(x)))
        # beat_data[col] = beat_data[col].apply(lambda x: dict_temp.get(str(x), 'unknown'))
        beat_data[col] = beat_data[col].apply(lambda x: dict_temp.get(str(x), 0))

方法二：将测试集中的所有新内容（即不属于任何现有类）映射到<unknown> ，然后显式地将相应的类添加到LabelEncoder ：

# train and test are pandas.DataFrame's and c is whatever column
le = LabelEncoder()
le.fit(train[c])
test[c] = test[c].map(lambda s: '<unknown>' if s not in le.classes_ else s)
le.classes_ = np.append(le.classes_, '<unknown>')
train[c] = le.transform(train[c])
test[c] = le.transform(test[c])	

方法三：线上、线下在配置文件、算子上使用统一，如某团通过模板化 + 配置化生成样本构建流程：

• 打通线上线下配置：线下生成训练样本时，用户先定义特征MFDL配置文件，在模型训练后，通过平台一键打包功能，将MFDL配置文件以及训练输出的模型文件，打包、上传到模型管理平台，通过一定的版本管理及加载策略，将模型动态加载到线上服务，从而实现线上、线下配置一体化。
• 提供一致性特征样本：通过实时收集在线Serving输出的特征快照，经过一定的规则处理，将结果数据输出到Hive表，作为离线训练样本的基础数据源，提供一致性特征样本，保障在线、离线数据口径一致。
• 统一特征算子库：上文提到可以通过特征补录方式添加新的实验特征，补录特征如果涉及到算子二次加工，平台既提供基础的算子库，也支持自定义算子，通过算子库共用保持线上、线下计算口径一致。

Reference

[1] sklearn-LabelEncoder 遇到没在编码规则里的新值的解决办法
[2] https://stackoom.com/question/1QM33
[3] How to Set the Same Categorical Codes to Train and Test data? Python-Pandas
[4] https://www.qiniu.com/qfans/qnso-51308994
[5] feast特征库：https://docs.feast.dev/getting-started/architecture-and-components/overview
[6] 某团外卖特征平台的建设与实践