编码优化
-
Python如何处理高基数分类变量？编码优化策略
高基数分类变量处理的核心方法包括目标编码、频数编码和特征哈希。1. 目标编码利用目标变量的均值或概率替换类别，能有效保留与目标的关系，但需注意过拟合问题，并有均值编码、概率编码、加权编码和交叉验证编码等变体；2. 频数编码使用类别出现频率进行替换，优点是简单高效且可处理缺失值，但可能因频率相似而降低…
*本站广告为第三方投放，如发生纠纷，请向本站索取第三方联系方式沟通
高基数分类变量处理的核心方法包括目标编码、频数编码和特征哈希。1. 目标编码利用目标变量的均值或概率替换类别，能有效保留与目标的关系，但需注意过拟合问题，并有均值编码、概率编码、加权编码和交叉验证编码等变体；2. 频数编码使用类别出现频率进行替换，优点是简单高效且可处理缺失值，但可能因频率相似而降低…
