Чӣ гуна бо datalakes дар истифодаи target encoding мубориза бурдан мумкин аст?

Ҳангоми истифодаи target encoding, маълумотлар ёлғон ё фош шудани маълумот (data leakage) рӯй медиҳад, вақте ки маълумотҳо аз тағйирёбандаи мақсадӣ ба хусусиятҳо мегузаранд, ки ин моделро аз ҳад зиёд омӯзиш медиҳад.

Барои мубориза бо фош шудани маълумотҳо дар target encoding, усулҳои зерин истифода мешаванд:

• Кросс-валидатсия дар вақти кодгузорӣ: ҳисоб кардани target encoding барои ҳар як fold, бо истифода аз танҳо маълумотҳои дигар, хориҷ кардани fold-и ҳозира.
• Смусинг (гладшавӣ): омехта кардани миёнаи тағйирёбандаи мақсадӣ дар категорияҳо бо миёнаи глобалӣ барои кам кардани таъсири категорияҳои камёб.
• Илова кардани шуоъ: илова кардани шуоъи тасодуфӣ ба арзишҳои кодшуда барои кам кардани ҳадди зиёди омӯзиш.
• Истифодаи маҷмӯи омӯзишии алоҳида: ҳисоб кардани encoding танҳо дар маълумотҳои омӯзишӣ ва баъдан татбиқ кардан ба маълумотҳои тестӣ.

Масалан, глосинг:

# Псеудокод
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

Ин усулҳо target encoding-ро устувортар ва камтар ба фош шудани маълумотҳо осебпазир месозад.