Вопрос или проблема
Я работаю над задачей многометочной классификации с непрерывными и категориальными признаками. Для задачи с одной меткой я могу использовать супервизированный энкодер для категориальных признаков, такой как TargetEncoder, CatBoost и т.д. Однако я не уверен, могут ли эти энкодеры обрабатывать выборки с несколькими метками. Существуют ли категориальные энкодеры, которые можно расширить до многометочных данных? Также буду рад ознакомиться с любой литературой, опубликованной на эту тему, если у кого-то есть такие сведения.
Примечание: Похоже, что категориальные энкодеры в пакете scikit contrib category encoders можно расширить до многометочных задач через polynomial wrapper. Однако я не уверен, правильно ли я интерпретирую функциональность.
Что-то, что я использовал и что хорошо сработало для меня, это бинарное кодирование, которое является смесью OneHotEncoding и хеш-кодирования.
Вы можете прочитать об этом больше здесь:
https://towardsdatascience.com/all-about-categorical-variable-encoding-305f3361fd02
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/08/types-of-categorical-data-encoding/
Ответ или решение
В многометочной классификации, которая включает в себя как непрерывные, так и категориальные признаки, правильное кодирование категориальных переменных играет ключевую роль в построении эффективной модели. Рассмотрим несколько опций и лучших практик кодирования категориальных признаков, сосредоточив внимание на их применимости к многометочной классификации.
Теория (Theory)
Категориальные данные в машинном обучении требуют преобразования в числовой формат, поскольку большинство алгоритмов работают именно с числовыми входными данными. В многометочной классификации, где один объект может принадлежать нескольким классам одновременно, кодирование категориальных признаков представляет сочетаемую сложность.
Основные подходы к кодированию включают One-Hot Encoding, Target Encoding и различные усовершенствованные методы, такие как CatBoostEncoder и Binary Encoding. Каждый из этих методов имеет свои сильные и слабые стороны.
One-Hot Encoding
One-Hot Encoding преобразует категориальные переменные в двоичный формат, создавая отдельную бинарную колонку для каждого уникального значения переменной. Данное кодирование увеличивает размерность данных, что может привести к проблемам с производительностью и переобучением, особенно при большом числе категорий.
Target Encoding
Target Encoding использует информацию о целевой переменной для кодирования, заменяя каждое категориальное значение средним значением метки класса. Этот метод полезен, когда существуют связи между категориальной переменной и целевой переменной. Однако он может потенциально приводить к переобучению и его трудно реализовать в чистом виде для многоклассовой классификации из-за необходимость кодирования каждого класса отдельно.
CatBoostEncoder
CatBoostEncoder является оптимизированной версией Target Encoding, которая уменьшает риск утечки данных за счет применения кросс-валидации для вычисления средних значений. Этот метод может быть адаптирован под многометочные задачи, но требует тщательной настройки параметров.
Binary Encoding
Binary Encoding сочетает в себе One-Hot Encoding и Hash Encoding, преобразуя категории в двоичный формат, что сокращает требования к памяти и смягчает увеличение размерности.
Пример (Example)
Рассмотрим задачу, где у вас есть категориальные данные о предпочтениях пользователей. При One-Hot Encoding для количества наблюдений с 10 категориями создается 10 бинарных признаков на каждую категорию, что может привести к проблемам масштабирования. Binary Encoding в этом случае создает меньшее число признаков, сохраняя сопоставимую информационную ценность.
Применение (Application)
Для многометочной классификации предложенные методы могут использоваться следующим образом:
-
One-Hot Encoding — подходящий вариант при небольшом количестве категорий, однако следует учитывать увеличение размерности данных. Можно использовать библиотеку Scikit-Learn, которая предоставляет удобные инструменты для реализации этого подхода.
-
Target и CatBoost Encoding — более подходящие для крупных наборов данных или когда категориям присуща сложная структура. Важно применять кросс-валидацию, чтобы минимизировать возможную утечку данных. Библиотека catboost предоставляет готовый функционал для использования CatBoostEncoder.
-
Binary Encoding — целесообразно использовать при большом числе категорий для снижения размера данных при сохранении их структуры. Основные библиотеки, такие как
category_encoders, поддерживают быстрые реализации этого метода.
Заключение
Выбор подходящего метода кодирования зависит от специфики задачи и объема данных. Для многометочных задач чаще всего используется комбинация методов: например, One-Hot Encoding для наиболее значимых категорий и Binary Encoding для обработки остальных переменных. Важно помнить, что качество кодирования значительно влияет на эффективность алгоритмов машинного обучения, особенно в сложных задачах многометочной классификации. Тщательное тестирование и кросс-валидация помогут выбрать наилучший подход для конкретной задачи.
Изучение научной литературы по кодированию категориальных признаков также может предложить дополнительные инсайты и подходы, оптимизированные для специфичных областей применения.