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  <author_name>momijiame</author_name>
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  <blog_title>CUBE SUGAR CONTAINER</blog_title>
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    <anon>機械学習</anon>
    <anon>pandas</anon>
    <anon>統計</anon>
    <anon>Python</anon>
    <anon>macOS</anon>
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  <description>データ分析コンペなどでよく利用される Target Encoding という特徴量抽出 (Feature Extraction) の手法がある。 これは、ターゲット (目的変数) の情報に基づいて、カテゴリ変数ごとの期待値を説明変数として利用するもの。 Target Encoding には、いくつかの計算方法があり、中にはリーク (Data Leakage) のリスクが大きいものもある。 詳しくは、このブログでも以下のエントリで述べている。 blog.amedama.jp 今回のエントリでは、いくつかある計算方法の中でも OrderedTS (Ordered Target Statistics…</description>
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  <published>2022-10-31 12:00:00</published>
  <title>Python: category_encoders の CatBoostEncoder を用いた OrderedTS の算出と多値分類タスクへの拡張について</title>
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