category_encoders是一個Python庫，專門用於將分類變量（如文字、標籤）轉換為機器學習模型可以處理的數值形式。它是 scikit-learn-contrib 項目的一部分，完全兼容Scikit-learn的API，可以無縫集成到機器學習流程中。本文將圍繞該庫的核心用法展開詳細講解。 category_encoders的github官方倉庫見：category_
在Python編程中，類定義是組織數據與封裝邏輯的核心範式。然而，當需要創建僅用於數據存儲的簡單類時，開發者往往需編寫大量重複機械的樣板代碼。例如用於屬性初始化的__init__方法、支持對象信息友好展示的__repr__方法、實現對象相等性比較的__eq__方法等。這類代碼不僅耗費開發精力，還容易因細節疏忽引入潛在錯誤，導致代碼可讀性與維護性下降。 為解決這一行業痛點，Python
