Come gestire i datalake durante l'uso della codifica target?

Le perdite di dati (data leakage) durante l'uso del target encoding si verificano quando le informazioni della variabile target trapelano nelle caratteristiche, portando a un overfitting del modello.

Per combattere le perdite di dati nel target encoding, si applicano i seguenti metodi:

• Validazione incrociata durante la codifica: calcolare il target encoding per ogni fold, utilizzando solo i dati degli altri fold, escludendo quello corrente.
• Smoothing (levigatura): combinare la media della variabile target per categoria con la media globale per ridurre l'impatto delle categorie rare.
• Aggiunta di rumore: aggiungere rumore casuale ai valori codificati per ridurre l'overfitting.
• Utilizzo di un set di training separato: calcolare il encoding solo sui dati di training e poi applicarlo ai dati di test.

Esempio di smoothing:

# Pseudocodice
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

In questo modo, il target encoding diventa più robusto e riduce il rischio di fuga dei dati.