category-encoders是否内置随机性？如何获得确定性编码结果？

你的猜测是正确的——category-encoders中的目标编码（比如TargetEncoder）确实存在随机性，会导致多次运行后出现细微结果差异。

随机性的来源 #

主要是编码器在处理小样本类别、执行平滑逻辑（如贝叶斯平滑），或是生成未知类别的默认编码值时，会引入随机操作，目的是避免模型过拟合或应对数据稀疏的场景。

如何获得确定性结果 #

不需要提交PR，绝大多数场景下直接设置随机种子就能解决问题。以TargetEncoder为例，该类提供了random_state参数，初始化编码器时指定固定值即可让多次运行的编码结果完全一致：

from category_encoders import TargetEncoder

# 初始化编码器时设置固定随机种子
encoder = TargetEncoder(random_state=42)
# 拟合并转换数据
encoded_features = encoder.fit_transform(your_features_df, target_series)

另外，像LeaveOneOutEncoder这类同属目标编码范畴的编码器，同样支持random_state参数，用法和上述示例一致。

注意事项 #

如果你的category-encoders版本过旧，可能没有random_state参数。这种情况下建议先升级到最新稳定版，升级命令：

pip install --upgrade category-encoders

内容的提问来源于stack exchange，提问作者wordsforthewise