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高基数类别特征预处理:平均数编码 | 京东云技术团队

一 前言 对于一个类别特征,如果这个特征的取值非常多,则称它为高基数(high-cardinality)类别特征。在深度学习场景中,对于类别特征我们一般采用Embedding的方式,通过预训练或直接训练的方式将类别特征值编码成向量。在经典机器学习场景中,对于有序类别特征,我们可以使用LabelEncoder进行编码处理,对于低基数无序类别特征(在lightgbm中,默认取值个数小于等于4的类别特征),可以采用OneHotEncoder的方式进行编码,但是对于高基数无序类别特征,若直接采用OneHotEncoder的方式编码,在目前效果比较好的GBDT、Xgboost、lightgbm等树模型中,会出现特征稀疏性的问题,造成维度灾难, 若先对类别取值进行聚类分组,然后再进行OneHot编码,虽然可以降低特征的维度,但是聚类分组过程需要借助较强的业务经验知识。本文介绍一种针对高基数无序类别特征非常有效的预处理方法:平均数编码(Mean Encoding)。在很多数据挖掘类竞赛中,有许多人使用这种方法取得了非常优异的成绩。 二 原理 平均数编码,有些地方也称之为目标编码(Target Enc...

理解 Databend Cluster key 原理及使用

Databend Cluster Key 是指 Databend 可以按声明的 key 排序存储,主要用于用户对时间响应比较高,同时愿意为这个 cluster key 进行额排序操作的用户。 Databend 只支持一个 Cluster key,Cluster key中可以包含多列及表达式。 基本语法 -- 语法: alter table T cluster by(c1, fun(c2)); -- 例如: alter table T cluster by(user_id); -- 指定数据按 user_id 排序存储 -- 日志场景 按 msg_id, 小时 排序存储 alter table T cluster by(msg_id, to_yyyymmddhh(c_timestamp)); -- 强制数据排序 optimize table T compact; alter table T recluster final; -- 全局排序, 建议第一次创建 Cluster key 后使用,后期如果遇到性能退化,也可以再次使用 更多关于 Databend Cluster key 语法参考:...

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