Makine öğreniminde kategorik değişkenlerin sayısal değerlere dönüştürülmesi, uygun yöntemin seçimi açısından kritik öneme sahiptir. Bu makale, her birinin avantajları ve dezavantajları ile üç temel kodlama stratejisini: etiket/sıralı kodlama, tek-sıcak kodlama ve hedef kodlama konularını ele almaktadır.
Makine Öğreniminde Kodlamanın Önemi
Makine öğreniminde, çoğu modelin sayısal girdi gerektirmesi nedeniyle, kategorik değişkenlerin sayısal biçime dönüştürülmesi gerekmektedir. Bazı modeller, ağaç tabanlı algoritmalar gibi, kategorik verilerle başa çıkabilirken, diğerleri, örneğin doğrusal regresyon ve sinir ağları gibi, sayısal girdiler talep etmektedir. Bu makale, veri bilimcileri adayları için hayati olan üç temel kodlama tekniğini açıklamayı amaçlamaktadır.
Etiket ve Sıralı Kodlamanın Detayları
Etiket ve sıralı kodlamalar, kategorileri tam sayılarla değiştiren basit yöntemlerdir. Bir kategorik değişkenin doğal bir sırası varsa, sıralı kodlama kullanılırken, böyle bir sıra yoksa etiket kodlama kullanılır. Makale, bu yöntemleri pratik kod örnekleri üzerinden göstermekte ve artılarını ve eksilerini tartışmaktadır. Her iki yöntem de verimli olup tek bir sayısal özellik korurken, bazı modellerde yanlış yorumlamalara yol açabilecek istenmeyen bir sıra hissi oluşturabilirler.
Makale ayrıca, sıralı yapıyı ortadan kaldırarak her kategori için ikili sütunlar oluşturan tek-sıcak kodlamanın inceliklerini ele almaktadır. Yorumlanabilirlik sorunlarını çözmesine rağmen, tek-sıcak kodlama, boyutluluğu önemli ölçüde artırarak seyrek matrislere yol açmaktadır. Makale, `make_column_transformer` gibi fonksiyonları kullanarak çeşitli kodlamaları farklı değişkenlere uygulama konusunda akılcı yaklaşımlar önermektedir.
Hedef kodlama, bağımlı değişkeni kullanarak özellikleri kodlar ve yüksek kartlılık değişkenleri için etkili olup, ağaç tabanlı modellerde tahmin performansını artırabilir. Ancak, dikkatli kullanılmadığında aşırı uyuma ve hedef sızıntısına yol açma riski taşımaktadır. Makale, veri sızıntısını önlemek için hedef kodlamanın veri bölünmesinden sonra uygulanması gerektiğini vurgulamaktadır.
Makale, pratik ipuçları sunarak sona ermektedir ve farklı kodlama yöntemlerini verimli bir şekilde birleştirmek için `make_column_transformer` kullanımını önermektedir. Bu içgörüler aracılığıyla, yazar makine öğrenimi başlangıç seviyesindekiler için kodlama seçim sürecini açıklığa kavuşturmayı ummaktadır.
- Makale, kategorik verilerin sayısallaştırılmasını inceliyor.
- Üç ana kodlama tekniği ve uygulamaları tartışılıyor.
- Veri bilimciler için pratik ipuçları ve öneriler sunuluyor.
