先不管 LightGBM，咱先把这段 FeatureEncoder 当成一个小黑盒，看看它的 fit 到底干了啥。你问“举例讲解”，那我就给你造个最小可复现样例，按行走一遍。
1. 先假设有这样一份原始数据 X
比如你的训练集里有这些列（随便举个 5 行的小表）：
LeID 性别 地址-省市 Price label
1001 男 北京 3999.0 1
1002 女 上海 2599.0 0
1003 女 北京 1999.0 1
1004 男 深圳 4999.0 0
1005 男 上海 2999.0 1
你在外面这样调用：
fe = FeatureEncoder()
fe.fit(df) # df 就是上面的 DataFrame
现在开始走进 fit，一行一行看它做了什么。
2. 第一步：分离 label（y = X.pop("label")）
y = X.pop("label")
pop("label") 有两个效果：
- 返回这一列的数据，赋值给
y - 同时从 X 里删掉 "label" 这一列
所以此时：
-
y长这样（Series，长度 5）：0 1 1 0 2 1 3 0 4 1 -
X被“减肥”成这样（只剩下特征，不含 label）：LeID 性别 地址-省市 Price 1001 男 北京 3999.0 1002 女 上海 2599.0 1003 女 北京 1999.0 1004 男 深圳 4999.0 1005 男 上海 2999.0
顺便一嘴：因为 pop 会修改原来的 DataFrame，如果你外面传进来的是 df 本体，它也会被删掉 label，所以实战中一般会传 df.copy() 进来，这样比较安全。
3. 第二步：区分类别特征和数值特征
self.cat_cols = [c for c in X.columns if X[c].dtype == "object"]
self.num_cols = [c for c in X.columns if X[c].dtype != "object"]
看当前的 X：
LeID：如果你读 CSV 时设成字符串，就是object性别：字符串 →object地址-省市：字符串 →objectPrice：浮点数 →float64
那么这两行执行后：
self.cat_cols = ["LeID", "性别", "地址-省市"] # 3 个类别特征
self.num_cols = ["Price"] # 1 个数值特征
这俩列表后面会喂给 ColumnTransformer，告诉它哪些列走 OneHot，哪些列直接透传。
4. 第三步：构建列变换器 ColumnTransformer
self.preprocessor = ColumnTransformer(transformers=[("cat", OneHotEncoder(handle_unknown="ignore"), self.cat_cols),("num", "passthrough", self.num_cols)]
)
这一步相当于在说：
-
名字叫
"cat"的这一路：- 使用
OneHotEncoder(handle_unknown="ignore") - 只处理
self.cat_cols里这三列：LeID,性别,地址-省市
- 使用
-
名字叫
"num"的这一路：- 使用
"passthrough"（原样通过） - 处理
self.num_cols：Price
- 使用
注意这里的关键点：
OneHotEncoder(handle_unknown="ignore")会在fit的时候记住每一列中出现过的类别- 以后
transform时，如果来了没见过的新类别，就会把那一列编码成全 0，而不是报错、也不会乱映射
5. 第四步：self.preprocessor.fit(X) 到底学了什么？
self.preprocessor.fit(X)
这里真正发生的是：
-
对类别那一路（"cat"）：
-
OneHotEncoder会扫描每个类别列，统计所有出现过的类别 -
比如：
LeID: ["1001", "1002", "1003", "1004", "1005"]（一般不会这么用 ID 当类别，但只是举例）性别: ["女", "男"]地址-省市: ["北京", "上海", "深圳"]
-
然后在内部建立一个类别 → one-hot index 的字典
-
它会在属性里存下来，比如：
encoder = self.preprocessor.named_transformers_["cat"] encoder.categories_ # 可能是类似： # [ # array(['1001', '1002', '1003', '1004', '1005'], dtype=object), # array(['女', '男'], dtype=object), # array(['上海', '北京', '深圳'], dtype=object) # ]
-
-
对数值那一路（"num"）：
- 因为是
"passthrough"，fit其实没啥要学的 - 它只会记住“要把这一列原样接到输出后面去”
- 因为是
所以 fit 做完之后：
- 模型本身没有生成新数据，只是学会了“以后要怎么变换”
self.preprocessor里已经完整记录了每个类别列的类别集合和 one-hot 映射规则- 这就是“拟合编码器”的过程
6. 如果之后 transform，会出现什么结果？
虽然你问的是 fit，但补一句 transform，能帮你直观理解 fit 的价值。
X_enc = fe.transform(X)
此时输出的 X_enc 可能是一个稀疏矩阵，列大致是：
[LeID_1001, LeID_1002, ..., LeID_1005,性别_女, 性别_男,地址-省市_上海, 地址-省市_北京, 地址-省市_深圳,Price]
行数还是 5 行，对应每一条样本。
如果未来有一条新样本：
LeID = 9999
性别 = 男
地址-省市 = 杭州
Price = 3999.0
执行 fe.transform(new_X) 时：
LeID=9999：没在训练集出现过 → 这一块 one-hot 全 0地址-省市=杭州：也没见过 → 对应那几个省市的 one-hot 全 0性别=男：见过 → 正常 one-hot 编码到 "性别_男" 那一维Price直接原样放到最后一列
这就是 handle_unknown="ignore" 真正发挥作用的地方。
7. fit_transform 是个啥？
def fit_transform(self, X: pd.DataFrame):return self.fit(X).transform(X)
等价于：
- 先
fit(X)：学习类别 → 编好映射 - 再
transform(X)：用学到的映射把当前 X 变成 one-hot + 数值拼接的矩阵
用起来就是一行搞定：
fe = FeatureEncoder()
X_enc = fe.fit_transform(df) # 得到可以直接丢给 LightGBM 的特征矩阵
总结一句：
fit 这一步的本质，就是看一眼你的全部训练特征，搞清楚每个类别列有哪些取值，并把“类别 → one-hot 下标”的规则记下来，再配上数值列“原样透传”的策略。以后所有训练集、验证集、测试集，都用这套规则统一编码，模型才不会训练一套、预测另一套乱套。
