Hoe om te gaan met datalakes bij het gebruik van target encoding?

Data leakage (gegevenslek) bij het gebruik van target encoding treedt op wanneer informatie uit de doelvariabele in de kenmerken sijpelt, wat leidt tot overfitting van het model.

Om data leakage bij target encoding te bestrijden, worden de volgende methoden toegepast:

• Cross-validatie bij codering: bereken de target encoding voor elke fold, gebruikmakend van alleen de gegevens uit andere folds, waarbij de huidige fold wordt uitgesloten.
• Smoothing (gladstrijken): combineer het gemiddelde van de doelvariabele per categorie met het globale gemiddelde om de invloed van zeldzame categorieën te verminderen.
• Ruis toevoegen: voeg willekeurige ruis toe aan de gecodeerde waarden om overfitting te verminderen.
• Gebruik van een aparte trainingsset: bereken de encoding alleen op de trainingsgegevens en pas deze vervolgens toe op de testgegevens.

Voorbeeld van smoothing:

# 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

Op deze manier wordt target encoding robuuster en vermindert het risico op data leakage.