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了解 K-Fold 目标编码以处理高基数
平衡复杂性和性能：深入了解 K 折目标编码照片由 Mika Baumeister 在 Unsplash 上拍摄简介数据科学从业者在处理不同项目中的不同数据类型时会遇到许多挑战，每个项目都需要独特的处理方法。一个常见的障碍是使用传统机器学习模型难以有效处理的数据格式，导致模型性能不佳。由于大多数机器学习算法都针对数值数据进行了优化，因此将分类数据转换为数值形式至关重要。然而，这通常会过度简化复杂的分类关系，尤其是当特征具有高基数（即大量唯一值）时，这会使处理复杂化并妨碍模型准确性。高基数是指特征中唯一元素的数量，具体解决机器学习环境中分类标签的不同计数。当一个特征有许多唯一的分类标签时，它具有高基数，这会使模型处理复杂化。为了使分类数据可用于机器学习，这些标签通常使用基于数据复杂性的编码方法转换为数值形式。一种流行的方法是独热编码，它为每个唯一标签分配一个不同的二进制向量。但是，对于高基数数据，独热编码可以显著增加维度，从而产生复杂的高维数据集，需要显著的
来源:走向数据科学了解k折目标编码以处理高基数
平衡复杂性和性能：深入查看k折目标编码
Mika Baumeister Unplash简介
数据科学从业人员在处理各个项目的各种数据类型时都会遇到许多挑战，每个项目都需要独特的处理方法。一个常见的障碍是处理传统机器学习模型难以有效处理的数据格式，从而导致了低于PAR的模型性能。由于大多数机器学习算法是针对数值数据进行了优化的，因此将分类数据转换为数值形式至关重要。但是，这通常过于简化复杂的分类关系，尤其是当该功能具有高基数（意味着大量独特值）时，这会使处理并阻碍模型的准确性复杂化。
高基数是指功能中的独特元素数量，专门针对机器学习环境中的分类标签的独特计数。当功能具有许多独特的分类标签时，它具有较高的基数，这可能会使模型处理复杂化。为了使可在机器学习中使用的分类数据，这些标签通常使用基于数据复杂性的编码方法转换为数值形式。一种流行的方法是单热编码，它为每个唯一标签分配一个独特的二进制向量。但是，借助高心电图数据，单次编码可以大大提高维度，从而导致复杂的高维数据集，这些数据集需要大量的计算能力来进行模型训练，并有可能减缓性能。
k折目标编码它的工作原理
为什么？