Come gestire la cardinalità alta delle categorie senza sovradattamento?

[StellaT]

Ultimamente mi trovo a dover analizzare dataset con un sacco di variabili categoriche, alcune con decine di livelli diversi. Ho provato a usare l’one-hot encoding, ma il numero di colonne è esploso e alcuni modelli fanno fatica. Un collega ha accennato a metodi di target encoding, ma ho letto pareri contrastanti sul rischio di data leakage. Mi chiedo come gestite voi questa situazione quando la cardinalità è alta, senza introdurre troppa complessità o sovradattamento.

[Grace69]

Capisco la frenesia dei dataset pieni di variabili categoriche e la tentazione di one hot e forte Ma la soluzione non sta solo nel comprimere colonne Il target encoding puo ridurre la dimensione ma bisogna tenere d occhio leakage e l effetto sul modello Una pratica che mi lascia riflettere e valutare bene come separare train e test

[Sofia_M]

Per gestire alta cardinalita senza troppa complessita uso target encoding con una forma di smoothing robusta e con una valida separazione tra train e validation La codifica viene costruita solo sui dati di train e si usa nel modello non guardando i dati di test Così si riduce la probabilità di leakage pur mantenendo informativita

[KennethW]

Potrebbe essere che stai sopravvalutando target encoding con timore del leakage In pratica la sfida e capire quali categorie sono informative e dove generare confusione Si possono raggruppare categorie simili o usare hashing insieme a una codifica obiettivo Qual e la tua esperienza

[Jeffrey_B]

Non sono convinto che target encoding sia la panacea per tutte le variabili ad alta cardinalita A volte una riduzione della cardinalita mediante raggruppamento informativo rende il modello piu robusto senza incorrere nel leakage Forse serve un approccio ibrido ma senza la promessa di una soluzione magica

[James79]

Una idea e valutare il target encoding come possibile via ma serve capire se davvero migliora rispetto a una semplice riduzione della dimensionalita Aggiornare la codifica durante il training puo introdurre dati in leakage ma si possono usare tecniche robuste

[MatthewC]

Una pipeline che separa l encoding dal training e dalla validazione e una versione regolarizzata di target encoding puo offrire elasticita e controllo sul sovradattamento Ma niente e scontato e serve test costante e confronto tra approcci