Вопросы к Поиску с Алисой

Примеры ответов Поиска с Алисой
Главная / Наука и образование / Как Target Encoding может быть полезен при работе с категориальными признаками?
Вопрос для Поиска с Алисой
20 марта

Как Target Encoding может быть полезен при работе с категориальными признаками?

Алиса
На основе источников, возможны неточности

Target Encoding полезен при работе с категориальными признаками, так как позволяет включить их в модели машинного обучения, которые обычно требуют числового ввода. www.hackersrealm.net

Некоторые преимущества метода:

  • Компактность. deepmachinelearning.ru Target Encoding не приводит к разрастанию признакового пространства, в отличие от других методов кодирования, например One-hot Encoding, которые при большом числе категорий увеличивают число признаков. deepmachinelearning.ru
  • Информативность. deepmachinelearning.ru Такой способ кодирования максимально информативен для решения задачи предсказания отклика, поскольку кодировка в явном виде агрегирует информацию об отклике. deepmachinelearning.ru
  • Возможность работы с большим количеством категорий. brendanhasz.github.io Target Encoding хорошо подходит для категориальных данных, которые содержат много категорий. brendanhasz.github.io

Однако метод следует использовать с осторожностью, так как он может привести к переобучению модели из-за использования информации о целевой переменной при создании признаков. olegtalks.ru

Также при работе с несбалансированными категориями, где у некоторых категорий значительно больше примеров, чем у других, Target Encoding может быть смещён в сторону класса с большинством. www.hackersrealm.net

Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.
Задать новый вопрос
Задайте вопрос...
…и сразу получите ответ в Поиске с Алисой
Войдите, чтобы поставить лайк
С Яндекс ID это займёт пару секунд
Войти
Fri Aug 15 2025 16:41:06 GMT+0300 (Moscow Standard Time)