Встречается на собеседованиях • сегодня

Что такое Target Encoding

Target Encoding (или Mean Encoding) — это метод кодирования категориальных переменных, при котором каждая категория заменяется средним значением целевой переменной для этой категории.

Пример:

python
import pandas as pd

# Пример данных
data = pd.DataFrame({
    'category': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'C'],
    'target': [1, 0, 1, 0, 1, 0]
})

Вычисляем Target Encoding

encoding_map = data.groupby('category')['target'].mean()
data['category_encoded'] = data['category'].map(encoding_map)

text

**Плюсы:**  
- Учитывает взаимосвязь категории и целевой переменной.  
- Хорошо работает в деревьях и ансамблях.  

**Минусы:**  
- Риск переобучения (особенно при редких категориях).  
- Требует осторожности при применении (например, через кросс-валидацию).  

**Альтернативы:**  
- Добавление шума (smoothing).  
- Использование регуляризации (например, Bayesian Target Encoding).
Sophi
Софи собрала все вопросы. Тренируйся и получай
офферы быстрее!
Попробовать бесплатноArrow

Следующий вопрос

Это единственный вопрос по вашему фильтру

как отвечать на вопрос
пример собеседования
фреймворки на собеседовании
типичные вопросы junior
интервью вопросы и ответы