Bayesian target encoding деген эмне?

Байесий максаттуу коддоо — бул машиналык үйрөнүү тапшырмаларында категориялык белгилерди коддоо ыкмасы, ал максаттуу өзгөрмөнүн статистикасын байесий тегиздөө колдонуу менен негизделген.

Идеясы — категорияны бул категория үчүн максаттуу өзгөрмөнүн орточо маанисин чагылдыра турган сан менен алмаштыруу, жалпы орточо маанини жана байкоолордун санын эске алуу менен, сирек категорияларда ашыкча үйрөнүүнү алдын алуу үчүн.

Тегиздөө формуласы адатта мындай көрүнөт:

[ \text{КоддолгонМаани} = \frac{\text{категория үчүн максат орточо} \times n + \text{жамааттык орточо} \times k}{n + k} ]

белгилери:

• (n) — категориядагы байкоолордун саны,
• (k) — тегиздөө параметри (алдын ала орточонун салмагы),
• (\text{жамааттык орточо}) — бүт үлгүнүн орточо мааниси.

Бул ыкма шуукту жана ашыкча үйрөнүүнү азайтууга жардам берет, өзгөчө сирек категориялар менен иштегенде, жана көбүнчө таблицалык маалыматтар үчүн boosting алгоритмдеринде колдонулат.