Что произойдёт, если использовать LabelEncoder с линейным алгоритмом?
▶️ Начнём с того, что такое LabelEncoder. Это один из самых простых способов закодировать категории. Допустим, у вас есть три категории: «Лондон», «Париж» и «Москва». Тогда вы просто заменяете эти строковые значения на 0, 1 и 2.
В документации scikit-learn написано, что LabelEncoder кодирует целевые метки значениями из диапазона от 0 до n_classes-1 (где n_classes — количество классов). То есть алгоритм предлагается использовать в основном для кодирования целевых меток. Технически его, конечно, можно применять для кодирования нецелевых признаков. Но тут могут возникнуть проблемы.
✍️ Сама суть LabelEncoder способствует созданию избыточных зависимостей в данных. Например, после преобразования получилось, что по некоторому признаку значение объекта Volvo равно 6, а BMW — 1. Можно интерпретировать это как то, что Volvo в 6 раз в чём-то превосходит BMW. Однако в исходных данных таких зависимостей не было.
При работе с категориальными переменными для линейных моделей можно, например, использовать One-Hot Encoding.
Что произойдёт, если использовать LabelEncoder с линейным алгоритмом?
▶️ Начнём с того, что такое LabelEncoder. Это один из самых простых способов закодировать категории. Допустим, у вас есть три категории: «Лондон», «Париж» и «Москва». Тогда вы просто заменяете эти строковые значения на 0, 1 и 2.
В документации scikit-learn написано, что LabelEncoder кодирует целевые метки значениями из диапазона от 0 до n_classes-1 (где n_classes — количество классов). То есть алгоритм предлагается использовать в основном для кодирования целевых меток. Технически его, конечно, можно применять для кодирования нецелевых признаков. Но тут могут возникнуть проблемы.
✍️ Сама суть LabelEncoder способствует созданию избыточных зависимостей в данных. Например, после преобразования получилось, что по некоторому признаку значение объекта Volvo равно 6, а BMW — 1. Можно интерпретировать это как то, что Volvo в 6 раз в чём-то превосходит BMW. Однако в исходных данных таких зависимостей не было.
При работе с категориальными переменными для линейных моделей можно, например, использовать One-Hot Encoding.
#машинное_обучение
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
If riding a bucking bronco is your idea of fun, you’re going to love what the stock market has in store. Consider this past week’s ride a preview.The week’s action didn’t look like much, if you didn’t know better. The Dow Jones Industrial Average rose 213.12 points or 0.6%, while the S&P 500 advanced 0.5%, and the Nasdaq Composite ended little changed.
Telegram and Signal Havens for Right-Wing Extremists
Since the violent storming of Capitol Hill and subsequent ban of former U.S. President Donald Trump from Facebook and Twitter, the removal of Parler from Amazon’s servers, and the de-platforming of incendiary right-wing content, messaging services Telegram and Signal have seen a deluge of new users. In January alone, Telegram reported 90 million new accounts. Its founder, Pavel Durov, described this as “the largest digital migration in human history.” Signal reportedly doubled its user base to 40 million people and became the most downloaded app in 70 countries. The two services rely on encryption to protect the privacy of user communication, which has made them popular with protesters seeking to conceal their identities against repressive governments in places like Belarus, Hong Kong, and Iran. But the same encryption technology has also made them a favored communication tool for criminals and terrorist groups, including al Qaeda and the Islamic State.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from tw
