Die Leistungsfähigkeit von Kodierungstechniken: Eine vergleichende Analyse der Etikettenkodierung, Frequenzkodierung und Zielkodierung | von Akalazu Clinton | Juni 2023

Wenn es um den Umgang mit kategorialen Variablen in maschinellen Lernaufgaben geht, ist die Auswahl der richtigen Kodierungstechnik entscheidend, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und die Modellleistung zu verbessern. In diesem Artikel werde ich mich mit einer vergleichenden Analyse von drei gängigen Kodierungsmethoden befassen: Etikettenkodierung, Frequenzkodierung und Zielkodierung. Indem ich ihre Auswirkungen auf Datensätze mit einer unterschiedlichen Anzahl von Kategorien untersuche, möchte ich ihre Stärken verstehen und die Situationen identifizieren, in denen sich jede Technik auszeichnet.

Um die Kodierungstechniken zu vergleichen, verwendeten wir zwei verschiedene Datensätze: einen mit kategorialen Merkmalen niedriger Kardinalität und einen anderen mit kategorialen Merkmalen hoher Kardinalität. Ich habe die Korrelation zwischen den kodierten Variablen und der Zielvariablen ausgewertet, um die Leistung jeder Technik zu beurteilen.

1. Etikettenkodierung: Label Encoding, eine weit verbreitete Technik, weist jeder Kategorie einen eindeutigen numerischen Wert zu. Bei meiner Analyse habe ich festgestellt, dass die Etikettenkodierung bei wenigen Kategorien eine gute Korrelation mit der Zielvariablen für den Datensatz ergab. Bei der Anwendung auf einen Datensatz mit einer größeren Anzahl von Kategorien nahm die Leistung jedoch erheblich ab. Dieser Leistungsabfall lässt sich auf das Fehlen einer inhärenten Ordnung oder Größenordnung zwischen den zahlreichen Kategorien zurückführen, wodurch die codierten Bezeichnungen weniger aussagekräftig sind.
2. Frequenzkodierung: Bei der Frequenzkodierung werden kategoriale Werte durch ihre jeweiligen Häufigkeiten innerhalb des Datensatzes ersetzt. Es bietet eine andere Perspektive auf die Kodierung. In meiner Analyse zeigte Frequency Encoding eine gute Korrelation mit der Zielvariablen für den Datensatz mit einer größeren Anzahl von Kategorien. Dies ist auf die Fähigkeit zurückzuführen, die relative Bedeutung jeder Kategorie anhand ihrer Häufigkeit zu erfassen. Für den Datensatz mit wenigen Kategorien ergab die Häufigkeitskodierung jedoch aufgrund der begrenzten verfügbaren Verteilungsinformationen eine geringere Korrelation.
3. Zielkodierung: Goal Encoding, auch bekannt als Imply Encoding oder Bayes Encoding, erwies sich in meiner Analyse als die erfolgreichste Technik. Die Zielkodierung ersetzt kategoriale Werte durch den Mittelwert der Zielvariablen für jede Kategorie. Es nutzt die Beziehung zwischen der kategorialen Variablen und der Zielvariablen aus, was zu einer überlegenen Leistung beider Datensätze führt. In beiden Szenarien übertraf die Zielkodierung die Etikettenkodierung und die Frequenzkodierung hinsichtlich der Korrelation mit der Zielvariablen.

Die beeindruckende Leistung von Goal Encoding lässt sich auf mehrere Faktoren zurückführen:

1. Nutzung von Zielinformationen: Durch die direkte Einbeziehung von Informationen aus der Zielvariablen in den Codierungsprozess erfasst Goal Encoding die Beziehung zwischen der kategorialen Variablen und dem Ziel. Dadurch können die codierten Werte eine wertvolle Vorhersagekraft besitzen.
2. Umgang mit variabler Kardinalität: Goal Encoding verarbeitet Datensätze mit unterschiedlicher Anzahl von Kategorien effektiv. Es passt sich an verschiedene Kardinalitätsebenen an und eignet sich daher sowohl für Datensätze mit wenigen als auch mit vielen Kategorien.
3. Robustheit gegenüber Überanpassung: Die Zielkodierung umfasst Regularisierungstechniken wie Glätten oder Hinzufügen von Rauschen, um eine Überanpassung zu verhindern. Dadurch wird sichergestellt, dass sich die codierten Werte intestine auf unsichtbare Daten übertragen lassen.

Wann Sie die Etikettenkodierung bevorzugen sollten:

Obwohl Goal Encoding in unserer Analyse eine überlegene Leistung zeigte, gibt es Situationen, in denen Label Encoding immer noch bevorzugt werden könnte. Betrachten Sie die folgenden Szenarien:

1. Ordinale Beziehungen: Die Etikettenkodierung ist very best, wenn die kategoriale Variable eine klare ordinale Beziehung aufweist. Beispielsweise können Variablen wie Bildungsniveaus oder Einkommensgruppen, bei denen die Reihenfolge der Beschriftungen deren natürliche Reihenfolge widerspiegelt, mithilfe der Beschriftungskodierung effektiv kodiert werden.
2. Einfachheit des Modells: In Fällen, in denen Interpretierbarkeit und Einfachheit Vorrang vor der Vorhersageleistung haben, bietet Label Encoding eine unkomplizierte Darstellung der kategorialen Daten. Dies kann besonders nützlich sein, wenn Sie mit Modellen arbeiten, die auf der Merkmalswichtigkeit oder der Koeffizientenanalyse basieren.

Wann sollte die Frequenzkodierung bevorzugt werden?

1. Kategoriale Variablen mit hoher Kardinalität: Die Frequenzkodierung glänzt beim Umgang mit kategorialen Variablen, die über eine große Anzahl eindeutiger Kategorien verfügen. Durch die Erfassung der relativen Bedeutung jeder Kategorie basierend auf ihrer Häufigkeit liefert die Frequenzkodierung wertvolle Informationen, insbesondere wenn einzelne Kategorien möglicherweise keine spezifische Bedeutung haben, ihre Prävalenz jedoch erheblich ist.
2. Nichtlineare Beziehungen: Mit der Frequenzkodierung können nichtlineare Beziehungen zwischen der kategorialen Variablen und dem Ziel effektiv erfasst werden. Durch die Codierung jeder Kategorie basierend auf ihrer Häufigkeit spiegeln die resultierenden numerischen Werte die Verteilungsmuster innerhalb des Datensatzes wider, sodass das Modell komplexe Interaktionen erfassen kann.

Probleme mit der Zielkodierung

1. Datenlecks: Datenlecks treten auf, wenn während des Codierungsprozesses versehentlich Informationen aus den Validierungs- oder Testsätzen verwendet werden. Wenn beim Codieren einer kategorialen Variablen auf der Grundlage des Mittelwerts der Zielvariablen der Mittelwert mithilfe von Informationen aus dem gesamten Datensatz, einschließlich der Validierungs- oder Testsätze, berechnet wird, kann dies zu verzerrten und übermäßig optimistischen Leistungsschätzungen führen. Um Datenlecks zu vermeiden, sollte der mittlere Zielwert ausschließlich aus dem Trainingssatz abgeleitet werden.
2. Überanpassung: Die Zielkodierung kann zu einer Überanpassung führen, insbesondere wenn es um Kategorien geht, die nur wenige Instanzen in den Trainingsdaten enthalten. In solchen Fällen kann der mittlere Zielwert für eine bestimmte Kategorie stark durch einige Ausreißer oder Rauschen beeinflusst werden, was dazu führt, dass diese Fälle während des Modelltrainings überbetont werden. Um dieses Downside anzugehen, können Regularisierungstechniken wie Glättung oder das Hinzufügen von Rauschen zu den codierten Werten angewendet werden, um eine Überanpassung zu vermeiden und die Generalisierung zu verbessern.
3. Unausgeglichene Klassen: In Datensätzen mit unausgeglichenen Klassen kann die Zielkodierung durch die Klassenverteilung beeinträchtigt werden. Wenn bestimmte Kategorien in einer Klasse vorherrschend sind, in der anderen jedoch spärlich vertreten sind, könnten die mittleren Zielwerte für diese Kategorien zugunsten der vorherrschenden Klasse verzerrt sein. Dies kann dazu führen, dass Werte codiert werden, die nicht die wahre Beziehung zwischen der Kategorie und der Zielvariablen widerspiegeln.

Die Wahl der richtigen Codierungstechnik ist entscheidend für die Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse und die Verbesserung der Modellleistung beim Umgang mit kategorialen Variablen. In unserer Analyse zeigte Goal Encoding eine überlegene Leistung durch die Nutzung von Zielinformationen, den effektiven Umgang mit variabler Kardinalität und die Minderung von Überanpassungsrisiken. Es gibt jedoch Szenarien, in denen Etikettenkodierung und Frequenzkodierung aufgrund ordinaler Beziehungen, Einfachheit, Interpretierbarkeit, hoher Kardinalität und nichtlinearer Beziehungen immer noch bevorzugt werden können. Das Verständnis der Stärken und Grenzen der einzelnen Kodierungstechniken versetzt Datenwissenschaftler in die Lage, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Modelle für kategoriale Daten zu optimieren.