Раз Вы смогли нагуглить эту статью, значит скорее всего знаете что такое target encoding, а тажке ознакомлены со всеми прелестями этого мощного метода и знаете все опасности переобучения, которые могут возникнуть при неправильном использовании подхода.
Поэтому здесь я приведу лишь две функции, которые можно быстро использовать для Ваших задач.
Если же не знакомы c mean encoding, то вкратце так:
На основе знаний о target, и его распределения по какой-нибудь категориальной фичи можно добавить новую переменную, показывающую характеристику встречаемости чисто внутри какой-то категории. Для примера пусть есть датасет с разными характеристиками автомобиля, необходимо предсказать город, где был куплен автомобиль. Можно подсчитать среднее кол-во каждой марки в каждом городе и добавить это как дополнительную фичу. Так скажем для тойоты это число будет больше во Владивостоке, чем для Москвы и наоборот, какой-нибудь мерседес явно будет более встречаемый в Москве, нежели рядом с Японией. Как видим, разделяемость по новой фиче будет очень хорошая. Но в этом и есть большой риск переобучения (например какая-нибудь редкая марка, которая в датасете встретится всего пару раз и в одном городе) поэтому напрямую считать среднее не рекомендуется, а правильнее будет использовать регуляризации. Ниже приведены две функции для корректного использования mean-encoding:

Функция 1: CV loop регуляризация
Достаточно интуитивный и устойчивый метод для mean encoding. Данные разбиваются на фолды и значение для каждого фолда вычисляется на основе оставшихся фолдов. Таким образом не будет переобучения на текущем куске данных, т.к. вычисляемое среднее значение будет браться на остальном подмножестве данных. Обычно 4-5 фолдов достаточно.

# Для начала создадим дата фрейм с категориальной фичей
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold


cities = ['C1', 'C1', 'C1', 'C2', 'C2', 'C3', 'C3', 'C3', 'C3', 'C3']
target = [1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0]

df = pd.DataFrame()
df['cities'] = cities
df['target'] = target

def make_mean_encoding(df_tr, target_col_name, feature_col_name):
    y_tr = df_tr[target_col_name].values
    skf = StratifiedKFold(n_splits=2, shuffle=True, random_state=123)
    train_new = df_tr.copy()

    global_mean = df_tr[target_col_name].mean()
    train_new[feature_col_name + '_mean_target'] = global_mean

    for tr_ind, val_ind in skf.split(y_tr, y_tr):
        X_tr, X_val = df_tr.iloc[tr_ind], df_tr.iloc[val_ind]
        for col in [feature_col_name]:
            means = X_val[col].map(X_tr.groupby(col)[target_col_name].mean())
            X_val[col + '_mean_target'] = means
        train_new.iloc[val_ind] = X_val

    # fill nan
    train_new.fillna(global_mean, inplace=True)

    return train_new

df_encoded = make_mean_encoding(df, 'target', 'cities')
print(df_encoded.head(10))

Функция 2: Регуляризация на основе размытия
Суть данной регуляризации в том, что мы доверяем большим категориям, с большим кол-вом значений и устанавливаем коэффициент недоверия к небольшим, слабопредставленным категориям. По сути говоря коэффициент alpha это размер группы, начиная с которой мы доверяем среднему значению

def make_mean_encoding_smooth(df_tr, target_col_name, feature_col_name):
    train_new = df_tr.copy()
    global_mean = df_tr['target'].mean()
    encod_type = df_tr.groupby(by=[feature_col_name], as_index=False)[target_col_name].transform(np.mean).values
    nrows = df_tr.groupby(by=[feature_col_name], as_index=False)[target_col_name].transform(len).values
    alpha = 4
    train_new[feature_col_name + '_mean_target'] = (encod_type * nrows + global_mean * alpha) / (nrows + alpha)
    return train_new

df_encoded = make_mean_encoding_smooth(df, 'target', 'cities')
print(df_encoded.head(10))

Некоторые библиотеки градиентного бустинга из коробки умеют делать mean-encoding, например catboost. Делает котяра эту вещь отменно, достаточно просто указать категориальные фичи, и мне даже когда-то не хотелось лезть в эту тему, но в один момент надо было работать с очень большим датасетом, и оказалась что эта фича библиотеки ужасно прожорлива на используемую память, а если использовать ещё и обучение на видеокарте, то терабайтов оперативной памяти не хватит. Поэтому иногда полезно самим прикрутить фичи на основе mean-енкодинга, кроме того, за основу не обязательно брать таргет, можно поэкспериментировать и с другими величинами из датасета.