GraphQL запрос на GitHub

В прошлый раз мы сделали простой запрос на получение списка репозиториев пользователя. Там был только код и ни чего лишнего. В этот раз попытаемся разобраться с внутренней схемой устройства ГрафКьюЭль.
Пользователь

В прошлый раз мы сделали простой запрос на получение списка репозиториев пользователя. Там был только код и ни чего лишнего. В этот раз попытаемся разобраться с внутренней схемой устройства ГрафКьюЭль.

Что не так с TargetEncoder из category_encoders?
Эта статья является продолжением предыдущей статьи, в которой объяснялось, как на самом деле работает целе-вероятностное кодирование, и теперь мы посмотрим в каких случаях стандартное решение библиотеки category_encoders дает неверный результат, а кроме того, изучим теорию и пример кода для корректного мульти-классового целе-вероятностного кодирования. Поехали!
1. Когда ошибается TargetEncoder?
Посмотрите на эти данные. Цвет - это особенность, а цель - это… цель. Наша цель - кодировать цвет на основе Target.

Недавно я сделал проект, в котором целевая переменная была мультиклассовой, поэтому, я искал подходящие пути для кодирования категориальных признаков. Я нашёл множество статей, перечислявших преимущества кодирования через среднее значение целевой переменной перед другими методами, а также то, как выполнить эту задачу в двух строчках кода, используя библиотеку category_encoders . Однако, к своему удивлению, я обнаружил, что ни одна статья не продемонстрировала этого метода для мультиклассовой целевой переменной. Я просмотрел документацию category_encoders, и понял, что библиотека работает только для бинарных или вещественных переменных, посмотрел оригинальную работу Даниэля Мисси-Баррека (Daniele Micci-Barreca), который ввел средне-целевую кодировку (mean target encoding) и так же не обнаружил ничего толкового.
В этой статье я дам обзор документа, в котором описана кодировка по целевому признаку, и покажу на примере, как целевая кодировка работает для двоичных проблем.