Target Encoding / Mã hóa Mục tiêu

📖 Target Encoding

Definition (English):

Target encoding replaces categorical features with the mean of the target variable for each category. It handles high-cardinality features well but risks overfitting (target leakage). Smoothing (adding global mean), noise injection, and k-fold target encoding mitigate this. Target encoding is widely used in Kaggle competitions and gradient boosting models (XGBoost, LightGBM) for categorical data.

📖 Mã hóa Mục tiêu

Định nghĩa (Tiếng Việt):

Mã hóa mục tiêu thay thế đặc trưng danh mục bằng trung bình của biến mục tiêu cho mỗi danh mục. Nó xử lý đặc trưng Cardinality cao tốt nhưng có nguy cơ quá khớp (rò rỉ mục tiêu). Smoothing (thêm trung bình toàn cục), thêm nhiễu và k-fold target encoding giảm thiểu điều này. Mã hóa mục tiêu được sử dụng rộng rãi trong các cuộc thi Kaggle và mô hình tăng cường gradient (XGBoost, LightGBM) cho dữ liệu danh mục.

📂 Phân loại: Techniques