Weekly Economic Index, for Data Released through 6/7
Lewis，Mertens＆Stock Wei vs Baumeister，Leiva-Leon＆Sims Weci：图1：Lewis，Mertens，股票每周经济指数（蓝色）和Baumeister，Leiva-Leon，Sims，SIMS每周的经济状况每周经济条件for Lis for Lis for Lis for Up and All Y/Y/Y/Y/Y/Y的增长率为a/y/y All y/y in％。资料来源：达拉斯通过WECI的Fred Fed，访问了6/12/2025。
Weekly Indicators using Data Releases thru 5/31
WEI继续下降。图1：每周经济指数（蓝色）和船长莱瓦·莱昂（Leiva-Leon），《模拟人生》每周经济状况指数加2％（tan），均为年度％。资料来源：纽约通过弗雷德（Fred），鲍梅斯特（Baumeister）等。我认为，再次因打开式关税引起的骚动提供了有关使用过去的相关性推断当前条件的警示说明。请注意[…]WEI继续下降。图1：每周经济指数（蓝色）和船长莱瓦·莱昂（Leiva-Leon），《模拟人生》每周经济状况指数加2％（tan），均为年度％。资料来源：纽约通过弗雷德（Fred），鲍梅斯特（Baumeister）等。我认为，再次因打开式关税引起的骚动提供了有关使用过去的相关性推断当前条件
Weekly Macro Indicators – Growth at about Trend
对于通过2/15提供的数据。明天的新数据点，用于通过2/22提供的数据。图1：每周经济指数（Lewis-Mertens-Stock/NY Fed）（蓝色）和每周经济状况指数（Baumeister Leiva-Leon，Sims）（Brown）（Brown），均为％。 Soiurce：纽约州通过弗雷德（Fred），每周的州指数。特别是WEI是最近的高峰。
Understanding K-Fold Target Encoding to Handle High Cardinality
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
