В области машинного обучения обработка категориальных переменных является важным шагом в конвейере предварительной обработки данных. Одним из распространенных методов кодирования категориальных переменных является целевое кодирование. В этой статье мы подробно рассмотрим целевое кодирование и предоставим вам различные методы его реализации с помощью scikit-learn, популярной библиотеки машинного обучения на Python. Мы также добавим примеры кода для иллюстрации каждого метода.
Содержание:
- Понимание целевой кодировки
- Метод 1: среднее целевое кодирование
- Метод 2: кодирование отношения вероятности
- Метод 3. Кодирование достоверных данных
- Метод 4: кодирование с исключением одного
- Метод 5: кодирование CatBoost
- Метод 6: кодирование Джеймса-Стейна
- Заключение
Раздел 1: Понимание целевого кодирования
В этом разделе мы предоставим краткий обзор целевого кодирования, объяснив его назначение и принцип работы. Мы также обсудим потенциальные проблемы и соображения, связанные с целевым кодированием.
Раздел 2. Метод 1. Кодирование средней целевой величины.
Мы начнем с представления метода кодирования средней целевой переменной, при котором категориальные значения заменяются средним значением целевой переменной для каждой категории. Мы рассмотрим этапы реализации и предоставим пример кода с использованием scikit-learn.
Раздел 3. Метод 2. Кодирование отношения вероятности
Далее мы рассмотрим кодирование отношения вероятности — метод, который использует вероятность целевой переменной для кодирования категориальных значений. Мы объясним суть этой техники и продемонстрируем ее реализацию с помощью scikit-learn.
Раздел 4. Метод 3. Кодирование веса доказательств
Кодирование веса доказательств — это метод, обычно используемый в моделях кредитного скоринга. Мы углубимся в этот метод, объясним его математическую основу и продемонстрируем его реализацию с помощью scikit-learn.
Раздел 5. Метод 4. Кодирование с исключением одного.
Кодирование с исключением одного. — это вариант целевого кодирования, который устраняет потенциальные проблемы утечки данных. Мы обсудим концепцию кодирования с исключением одного и приведем пример кода, иллюстрирующий его использование.
Раздел 6. Метод 5. Кодирование CatBoost
Кодирование CatBoost, разработанное библиотекой повышения градиента CatBoost, представляет собой мощный целевой метод кодирования, который включает связь целевой переменной с категориальным признаком. Мы объясним ключевые идеи кодирования CatBoost и представим пример кода.
Раздел 7. Метод 6. Кодирование Джеймса-Стейна
Наконец, мы познакомимся с кодированием Джеймса-Стейна, которое использует оценку сжатия для повышения точности целевого кодирования. Мы углубимся в теорию кодирования Джеймса-Стейна и предоставим пример кода с использованием scikit-learn.
Целевое кодирование – это ценный метод кодирования категориальных переменных в моделях машинного обучения. В этой статье мы исследовали несколько методов целевого кодирования, включая среднее целевое кодирование, кодирование отношения вероятности, кодирование веса доказательств, кодирование с исключением одного, кодирование CatBoost и кодирование Джеймса-Стейна. Предоставляя примеры кода, мы стремились дать вам практические знания по реализации. Включение этих методов в рабочий процесс машинного обучения может повысить прогностическую способность ваших моделей и повысить общую производительность.
Эффективно используя целевое кодирование, вы можете получить ценную информацию от категориальных переменных и повысить точность своих моделей машинного обучения. Поэкспериментируйте с этими методами и посмотрите, какую пользу они принесут вашим конкретным проектам.