![](http://webcf.waybackmachine.org/web/20210303214841im_/https://habrastorage.org/getpro/habr/avatars/987/16d/91b/98716d91b92351592505f225f762e532.jpg)
Мульти-классовое целе-вероятностное кодирование (Multi-Class Target Encoding)
- Перевод
![](https://webcf.waybackmachine.org/web/20210303214841im_/https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/e5c/39b/36e/e5c39b36e02a8690565f0791ede21cc8.png)
Что не так с TargetEncoder из category_encoders?
Эта статья является продолжением моей предыдущей статьи, в которой объяснялось, как на самом деле работает целе-вероятностное кодирование. В этой статье посмотрим в каких случаях стандартное решение библиотеки category_encoders дает неверный результат, а кроме того, изучим теорию и пример кода для корректного мульти-классового целе-вероятностного кодирования. Поехали!
1. Когда ошибается TargetEncoder?
Посмотрите на эти данные. Цвет - это особенность, а цель - это… цель. Наша цель - кодировать цвет на основе Target.