贝叶斯目标编码中的采样技术
机器学习
2020-11-24 v2 离散数学
机器学习
摘要
目标编码是分类变量的一种有效编码技术，常用于机器学习系统中处理数值与分类变量混合的表格数据集。最近，通过使用共轭贝叶斯建模提出了一种该编码技术的增强版本。本文通过使用采样技术对贝叶斯编码方法进行了进一步发展，这有助于从目标变量的类内分布中提取信息，提高泛化能力并减少目标泄漏。
引用
@article{arxiv.2006.01317,
title = {Sampling Techniques in Bayesian Target Encoding},
author = {Michael Larionov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.01317},
year = {2020}
}