Target Encoding полезен при работе с категориальными признаками, так как позволяет включить их в модели машинного обучения, которые обычно требуют числового ввода. 3

Некоторые преимущества метода:

• Компактность. 1 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. 1
• Информативность. 1 Такой способ кодирования максимально информативен для решения задачи предсказания отклика, поскольку кодировка в явном виде агрегирует информацию об отклике. 1
• Возможность работы с большим количеством категорий. 5 Target Encoding хорошо подходит для категориальных данных, которые содержат много категорий. 5

Однако метод следует использовать с осторожностью, так как он может привести к переобучению модели из-за использования информации о целевой переменной при создании признаков. 2

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. 3