👀Почему one-hot encoding может быть неэффективен при большом количестве категорией One-hot encoding создает по одному бинарному признаку на каждое уникальное значение категориальной переменной. Когда количество категорий очень велико (например, тысячи ID товаров или пользователей), возникают несколько проблем:
📍Взрыв размерности: матрица признаков становится разреженной и очень широкой, что увеличивает требования к памяти и может замедлить обучение. 📍Переобучение: модель может начать подгоняться под шум, если некоторые категории редко встречаются. 📍Потеря семантической связи: one-hot не учитывает близость между категориями — все они считаются равными и независимыми.
В таких случаях лучше использовать альтернативы: 📍Target encoding / mean encoding — замена категории на среднее значение целевой переменной для этой категории; 📍Embedding-слои — обучаемые векторные представления категорий, особенно популярны в нейросетях; 📍Frequency encoding — замена категории на частоту её появления.
Выбор метода зависит от модели и объема данных, но при большом количестве уникальных значений one-hot часто оказывается неоптимальным.
👀Почему one-hot encoding может быть неэффективен при большом количестве категорией One-hot encoding создает по одному бинарному признаку на каждое уникальное значение категориальной переменной. Когда количество категорий очень велико (например, тысячи ID товаров или пользователей), возникают несколько проблем:
📍Взрыв размерности: матрица признаков становится разреженной и очень широкой, что увеличивает требования к памяти и может замедлить обучение. 📍Переобучение: модель может начать подгоняться под шум, если некоторые категории редко встречаются. 📍Потеря семантической связи: one-hot не учитывает близость между категориями — все они считаются равными и независимыми.
В таких случаях лучше использовать альтернативы: 📍Target encoding / mean encoding — замена категории на среднее значение целевой переменной для этой категории; 📍Embedding-слои — обучаемые векторные представления категорий, особенно популярны в нейросетях; 📍Frequency encoding — замена категории на частоту её появления.
Выбор метода зависит от модели и объема данных, но при большом количестве уникальных значений one-hot часто оказывается неоптимальным.
The main design elements of your Telegram channel include a name, bio (brief description), and avatar. Your bio should be: Concise Telegram has announced a number of measures aiming to tackle the spread of disinformation through its platform in Brazil. These features are part of an agreement between the platform and the country's authorities ahead of the elections in October. Done! Now you’re the proud owner of a Telegram channel. The next step is to set up and customize your channel. Telegram iOS app: In the “Chats” tab, click the new message icon in the right upper corner. Select “New Channel.”
from us
