Вопрос или проблема
Если у вас есть большое количество пользователей, скажем, 1 миллион, применение one-hot кодирования добавит 1M-1 размерность к исходному набору данных. Это выглядит очень неэффективно, но я не могу придумать другой способ кодирования userID.
Какова лучшая практика и почему?
Существуют и другие способы кодирования категориальных переменных, будь то высокая или низкая кардинальность, порядковые или номинальные. Вы можете найти список из них здесь.
Обычно признак ID не полезен, но я не знаю о вашем случае. Я бы сказал, что что-то простое, например, OrdinalEncoder, может подойти, поскольку UserID — это, по сути, уникальный ID для каждого пользователя, и использование OrdinalEncoder фактически преобразует признак в список целых чисел, сохраняя эту информацию. Но взгляните на ссылку, которую я предоставил, и ознакомьтесь со всеми типами кодировщиков, чтобы лучше понять!
Удачи!
.
Ответ или решение
При обучении глубоких нейронных сетей (DNN) необходимо правильно кодировать категории, такие как идентификатор пользователя (UserID), особенно когда их количество велико, например, 1 миллион. Использование однородного кодирования (one-hot encoding) в таком случае привело бы к добавлению 1 миллиона признаков, что крайне неэффективно как по памяти, так и по вычислительным ресурсам.
Оптимальные подходы кодирования UserID
-
Ordinal Encoding: Этот метод представляет собой простую и эффективную стратегию для кодирования уникальных идентификаторов. Каждому уникальному идентификатору пользователю присваивается целое число. Хотя Ordinal Encoding сохраняет информацию о каждом пользователе, необходимо учитывать, что это может привести к созданию некоторой порядковой зависимости, чего в реальности не существует. Тем не менее, для многих задач такой подход может продемонстрировать приемлемые результаты.
-
Embeddings: Один из самых продвинутых методов кодирования — это использование векторных представлений в виде embedding. Вместо создания отдельного признака для каждого пользователя, вы можете создать плотные векторные представления (embedding vectors) фиксированной размерности, которые можно обучать вместе с вашей моделью. Это позволяет системе выявлять скрытые закономерности между пользователями. Embedding хорошо подходят для случаев с высокой кардинальностью, позволяя сэкономить память и улучшить особенности представления.
-
Target Encoding: Данный подход состоит в замене значения UserID на некоторую метрику, такую как среднее значение целевой переменной для данной группы пользователей. Например, если у вас имеется информация о том, сколько покупок сделали пользователи, вы можете заменить UserID на среднее количество покупок. Однако с данным методом необходимо быть осторожным, чтобы избежать утечки данных (data leakage).
-
Hashing Encoding: Этот метод применяет хеш-функцию для преобразования категориальных переменных в фиксированное количество битов. Это может быть полезно, если вы хотите избежать избыточной размерности, но возможно возникновение коллизий, когда несколько UserID приводят к одному и тому же хешу.
Выбор метода
При выборе метода кодирования UserID следует оценить следующие факторы:
- Задача: Какова ваша целевая метрика? Как вы будете оценивать производительность вашей модели?
- Набор данных: Какова структура данных и как пользовательские данные влияют на предстоитая задачу?
- Вычислительные ресурсы: Какие ресурсы у вас есть для обработки и обучения модели?
Заключение
Не существует единственно верного метода для кодирования UserID при тренировке DNN. Однако использование таких подходов, как embedding или Ordinal Encoding, часто приведет к более эффективным и надежным результатам без избыточных затрат на ресурсы. Рекомендуется провести эксперименты с несколькими методами кодирования, чтобы определить, какой из них наиболее подходит для вашей конкретной задачи и набора данных.