하나의 핫 인코딩과 하나의 핫 인코딩의 차이점은 무엇입니까?

프리젠 테이션을 읽고 있는데 하나를 사용하지 않고 인코딩을 사용하는 것이 좋지만 하나의 핫 인코딩으로도 괜찮습니다. 둘 다 같다고 생각했습니다. 아무도 그들 사이의 차이점을 설명 할 수 있습니까?

machine-learning data-mining feature-selection feature-extraction feature-engineering

— icm
소스

휴가 중 상태가 무엇인지 명확하지 않습니다 (귀하의 질문 만). 이 정보를 편집하여 포인터를 제공하고 두 가지에 대한 이해를 간략하게 설명하고 왜 같은지 생각해야합니다.

— Sean Owen

— mork

아마도 Owen Zhang의 전략을 나타 내기 위해 "일회 인코딩 인코딩"을 사용하고있을 것입니다.

인코딩 된 열은 일반적인 더미 변수가 아니라 행 자체를 제외하고이 범주 수준의 모든 행에 대한 평균 응답입니다. 이는 직접적인 응답 누출을 피하면서 범주를 1 열로 표시 할 수있는 이점을 제공합니다.

이 그림은 아이디어를 잘 표현합니다.

— 덱스 그 로브 스
소스

귀하의 설명은, 감사합니다 wacax의 참조 된 링크보다 더

— 앨런 망치

안녕하세요 @Dex Groves, 테스트의 leave_one_out 인코딩은 항상 0.5입니까?

— user7117436

안녕하세요! 그림에서 볼 수 있듯이이 특별한 예는 분류 문제와 관련이 있습니다. 회귀 문제 내에서 LOO 인코딩에 경험이 있습니까? 주요 질문은 대상 변수를 집계하는 방법입니다. 나는 지금 실험을하고 평균 (y)으로 엄청난 과적 합을 얻습니다.

— Alexey Trofimov 2016 년

클러스터링 (비 관리) 문제의 경우 이런 종류의 인코딩을 사용할 수 있습니까?

— enneppi

@AlexeyTrofimov-분산이 낮은 집계를 시도하십시오. 다른 비닝으로 시작합니다 (1y, 2K, 2M, .. 큰 y int 값의 경우 또는 y float 값의 소수 자릿수로 반올림) => mean (bin_f (y))

— mork