機器學習中使用 CatBoost 編碼器進行類別編碼

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介紹

什麼是類別模型？

在機器學習模型中，類別變數至關重要，因為它們提供了重要的見解。然而，類別變數需要數值輸入，並帶來自身的一系列問題。類別編碼是一種將類別變數轉換為機器學習程式可以讀取和理解的形式的方法。

機器學習對類別資料的依賴

顏色、類別和種類等類別變數對於機器學習模型的成功至關重要，因此需要仔細管理和理解。

機器學習中類別變數的挑戰

機器學習難以處理類別變數，因為它們需要轉換為數值形式，並且必須處理模型不知道的大量類別。解決這些問題對於做出準確預測至關重要。

類別編碼的作用

類別編碼方法簡化了將類別資料新增到機器學習演算法的過程。這提高了類別變數的可用性和可訪問性。

類別編碼技術

A. 標籤編碼

• 為類別分配不同的數值識別符號。

• 適用於有序資料，但可能會誤傳關係。

B. 獨熱編碼

• 為每個類別建立單獨的二進位制表。

• 完全準確，但可能會導致高維結果。

C. 有序編碼

• 根據類別相對重要性對其進行數值排序。

• 適用於遵循邏輯順序的變數。

D. 目標編碼

• 基於關係的類別變數編碼，用於預測。

• 捕獲與目標相關的的資訊，但容易過擬合。

E. CatBoost 編碼

• 使用訓練資料中的目標統計資訊對類別變數進行編碼。

• 有效解決過擬合問題，並有效處理高基數特徵。

CatBoost 模型

CatBoost 是一種梯度提升方法，以其在處理類別變數方面的出色表現而聞名。其在機器學習模型中的卓越效能和更高的準確性使其成為許多領域的熱門選擇。

• CatBoost 編碼器

CatBoost 編碼器是 CatBoost 模型中用於編碼類別的技術。它允許機器學習演算法使用統計方法對類別特徵進行編碼。

• CatBoost 編碼的工作原理？

CatBoost 編碼是一種類別編碼技術，它根據目標變數的平均值，為每個類別分配一個數值。本節解釋了 CatBoost 編碼器用於編碼類別變數的底層機制和演算法。

• 處理高基數特徵

高基數是指具有大量唯一類別的類別變數。本小節討論了 CatBoost 編碼器如何解決高基數特徵帶來的挑戰，並深入瞭解其高效處理策略。

• CatBoost 編碼器中的平滑引數

CatBoost 編碼器包含一個平滑引數，可以防止過擬合併減少稀有類別的影響。本部分深入探討了平滑引數的概念及其在控制編碼過程中的重要性。

• 編碼驗證和過擬合

驗證類別編碼技術的有效性並避免過擬合是機器學習中的關鍵步驟。在這裡，我們探討如何評估 CatBoost 編碼器的效能，以及在編碼過程中可能出現的與過擬合相關的問題。

實現 CatBoost 編碼器

安裝 CatBoost Python 庫

安裝 CatBoost Python 包是將 CatBoost 編碼器投入使用的第一步。下面顯示了實現此操作的程式碼：

Python 程式碼：

!pip install catboost

預處理類別變數

在將 CatBoost 編碼器應用於資料集中的類別變數之前，必須對其進行預處理。這包括完成任何必要的特徵工程或選擇、處理缺失值以及解決類別不平衡問題。

使用 CatBoost 編碼器對類別變數進行編碼

在預處理類別變數後，使用 CatBoost 編碼器。可以使用 CatBoost 庫中的 CatBoostEncoder 類來實現此目的。編碼器根據目標變數將每個類別轉換為數值，並考慮這些類別對目標的影響。

Python 程式碼：

from catboost import CatBoostEncoder
# Create an instance of CatBoostEncoder
encoder = CatBoostEncoder()
# Fit the encoder on the training data
encoder.fit(X_train, y_train)
# Encode categorical variables
X_train_encoded = encoder.transform(X_train)
X_test_encoded = encoder.transform(X_test)

處理未知類別

在實現 CatBoost 編碼器時，處理未知類別是一個需要考慮的關鍵因素。未知類別是在訓練資料中沒有出現，但在測試資料中出現的類別。編碼器為無法確定含義的類別使用自定義值。根據給定的資料集和挑戰，選擇處理未知類別的適當方法至關重要。

使用 CatBoost 編碼器的最佳實踐和技巧

特徵工程和選擇

這裡討論了提高特徵預測能力的方法。透過轉換特徵、建立新特徵和選擇相關特徵，可以提高 CatBoost 編碼器的效能。

交叉驗證和超引數調整

本節探討了交叉驗證在模型評估中的重要性，以及超引數調整以最佳化 CatBoost 模型。為了找到最佳超引數組合，討論了網格搜尋和隨機搜尋等技術。

處理不平衡資料集

不平衡資料集可能會影響機器學習的使用。探討了過取樣、欠取樣和基於整合的方法來平衡不平衡資料集。

處理缺失值

缺失資料可能會降低模型的準確性。這裡處理了處理 CatBoost 編碼器輸入類別變數中缺失值的方法。使用均值填充、眾數填充和其他更復雜的填充技術來處理缺失值。

CatBoost 編碼特徵的可解釋性

為了理解模型的行為並做出明智的決策，瞭解編碼特徵至關重要。在此過程中，探討了如何使用特徵重要性、部分依賴圖和 SHAP（Shapley Additive exPlanations）值來解碼 CatBoost 使用的特徵所做出的決策。

結論

CatBoost 編碼器是一種有效的機器學習類別編碼技術。它解決了處理類別變數時出現的問題，並提供了諸如處理高基數特徵和穩健編碼等優勢。透過將 CatBoost 編碼器納入流程，可以提高模型效能和泛化能力。這使得 CatBoost 編碼器成為資料預處理的寶貴工具。