Target encoding kullanırken datalake'lerle nasıl başa çıkılır?

Hedef kodlama kullanılırken veri sızıntısı (data leakage), hedef değişken bilgilerinin özelliklere sızmasıyla ortaya çıkar ve modelin aşırı uyum sağlamasına neden olur.

Hedef kodlama sırasında veri sızıntısıyla mücadele etmek için aşağıdaki yöntemler uygulanır:

• Çapraz doğrulama ile kodlama: Her katlamada, sadece diğer katlamlardaki verileri kullanarak hedef kodlamasını hesaplayın, mevcut katlamı hariç tutarak.
• Yumuşatma (smoothing): Rarе kategorilerin etkisini azaltmak için, kategori başına hedef değişkenin ortalaması ile küresel ortalamayı birleştirin.
• Gürültü ekleme: Kodlanmış değerlere rastgele gürültü ekleyerek aşırı uyumu azaltın.
• Ayrı bir eğitim seti kullanma: Kodlamayı yalnızca eğitim verileri üzerinde hesaplayın ve sonra test verilerine uygulayın.

Yumuşatma örneği:

# 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

Bu şekilde, hedef kodlama daha dayanıklı hale gelir ve veri sızıntısı riski azalır.