Atualizado em 23/10/2026: verbete refeito: definição curta com fonte, exemplo e termos relacionados; saiu o texto genérico anterior. Como conferimos os dados
Target encoding é uma forma de transformar uma variável categórica em número: cada categoria é trocada pela média do alvo (o que o modelo quer prever) entre os exemplos daquela categoria. No scikit-learn, a classe TargetEncoder existe desde a versão 1.3.
Exemplo
Para prever cancelamento de assinatura, a coluna “cidade” vira a taxa de cancelamento de cada cidade: se 20% dos clientes de Recife cancelaram, Recife vira 0,20.
Os cuidados que o scikit-learn já embute
- Suavização: a média de cada categoria é misturada com a média geral, o que segura o valor de categorias com poucos exemplos.
- Categorias novas: uma categoria que não apareceu no treino recebe a média geral.
- Validação cruzada interna (cross fitting) no
fit_transform, para que cada linha não seja codificada usando o próprio alvo.
Termos relacionados
Fontes (conferidas em 02/10/2026): scikit-learn: TargetEncoder