Wie man mit Datalakes umgeht, wenn man Target Encoding verwendet?

Datenleckagen (data leakage) bei der Verwendung von Target Encoding treten auf, wenn Informationen aus der Zielvariablen in die Merkmale eindringen, was zu Overfitting führt.

Um Datenleckagen beim Target Encoding zu bekämpfen, werden folgende Methoden angewendet:

• Kreuzvalidierung beim Kodieren: Berechnung des Target Encodings für jeden Fold unter Verwendung nur der Daten aus den anderen Folds, wobei der aktuelle Fold ausgeschlossen wird.
• Glättung (smoothing): Kombination des Durchschnittswerts der Zielvariablen pro Kategorie mit dem globalen Durchschnitt, um den Einfluss seltener Kategorien zu verringern.
• Rauschen hinzufügen: Zufälliges Rauschen zu den codierten Werten hinzufügen, um Overfitting zu reduzieren.
• Verwendung eines separaten Trainingssatzes: Berechnung des Encodings nur auf den Trainingsdaten und anschließende Anwendung auf die Testdaten.

Beispiel für Glättung:

# Pseudocode
mean_global = target.mean()
count_category = df.groupby('category').size()
mean_category = df.groupby('category')['target'].mean()

smoothing = count_category / (count_category + k)
encoded_value = smoothing * mean_category + (1 - smoothing) * mean_global

Auf diese Weise wird Target Encoding robuster und das Risiko von Datenlecks reduziert.