İkili sınıflandırmanın ötesinde

Elbette, ikili sınıflandırma yalnızca özel bir durumdur. Hedef kodlama, herhangi bir hedef değişken türüne uygulanabilir:

İkili sınıflandırma için genellikle ortalama hedef kodlama kullanılır
Regresyon için ortalama yerine medyan, çeyrekler vb. kullanılabilir
Çok sınıflı sınıflandırma için N sınıf varsa, her kategori için one-vs-all şeklinde hedef ortalamasıyla N özellik oluştururuz

Oluşturduğun mean_target_encoding() fonksiyonu yukarıda belirtilen herhangi bir hedef türü için kullanılabilir. Bunu House Prices Kaggle yarışması örneği üzerinde, bir regresyon problemi olarak uygulayalım.

Amacın, kategorik "RoofStyle" özelliğini ortalama hedef kodlama ile kodlamak. train ve test DataFrame'leri çalışma alanında hazır.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Bir Kaggle Yarışmasını Kazanmak

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

mean_target_encoding() fonksiyon çağrısındaki eksik tüm parametreleri belirt. Hedef değişken adı "SalePrice". \(\alpha\) hiperparametresini 10 olarak ayarla.
train ve test parametrelerinin eğitim ve test DataFrame'lerini beklediğini unutma.
target ve categorical parametrelerinin ise sırasıyla hedef değişkenin ve kodlanacak özelliğin adlarını beklediğini unutma.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Create mean target encoded feature
train['RoofStyle_enc'], test['RoofStyle_enc'] = mean_target_encoding(train=train,
                                                                     test=____,
                                                                     target='____',
                                                                     categorical='____',
                                                                     alpha=____)

# Look at the encoding
print(test[['RoofStyle', 'RoofStyle_enc']].drop_duplicates())

Kodu Düzenle ve Çalıştır