categorical features | BriefGPT

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基于 FT-TABPFN 模型的表格分类的标记化特征增强
传统的表格分类方法通常依赖于从头开始的有监督学习，需要大量训练数据来确定模型参数。然而，一种名为 Prior-Data Fitted Networks（TabPFN）的新方法改变了这一范式。TabPFN 使用在大型合成数据集上进行训练的 1
PDF25 days ago
编码分类数据：除了一位有效编码，还有更热门的编码方式吗？
在一个来自 OpenML 仓库的大规模分类问题样本中，通过对实验数据拟合线性混合效应模型，我们发现在多类别任务中，独热编码和 Helmert 对比编码优于基于目标的编码器。在二分类任务中，不同的编码方案之间没有显著差异；然而，独热编码对结果
PDF6 months ago
神经网络模型中一种替代的独热编码方法
本文提出了一种算法，用于实现神经网络模型输入数据的分类特征的二进制编码，同时在前向传播和反向传播过程中实施变化，以实现模型权重的变化，这些变化是由神经网络学习过程对某个特征类别的某些数据实例而导致的，只会影响该特征类别的输入数据实例的前向传
PDF8 months ago
通过通用强韧嵌入实现对分类数据的可迁移的对抗性稳健性
本文提出了一种针对表格数据域深度神经网络训练的对抗性鲁棒性方法，并通过面向类别数据的通用鲁棒嵌入将这种鲁棒性传递给其他分类器，使它们变得更加鲁棒。
PDFa year ago
统一嵌入：面向 Web 规模 ML 系统的经过实战测试的特征表示
介绍了一种名为特征复用的高效且高效的框架，该框架通过使用单个表示空间跨越许多不同的分类特征，解决了特征嵌入算法中的瓶颈。在三个公共基准数据集上，多路复用表示法导致 Pareto 最优的参数 - 准确性权衡。统一嵌入给出了显着的纠正 Web-
PDFa year ago
Mem-Rec: 使用替代表示的内存高效推荐系统
本研究提出了 MEM-REC，一种基于布隆过滤器和哈希方法的分类特征编码技术，以用较小的嵌入表来取代传统的大型嵌入表，可以在商业推荐模型中提供高质量的个性化推荐，并提高嵌入延迟。
PDFa year ago
CatGCN：具有分类节点特征的图卷积网络
论文提出一种新的 GCN 模型 CatGCN，它适用于当节点特征为分类特征时的情况。该模型在学习初始节点表示时整合了两种显式的交互模型，并使用基于邻域聚合的图卷积对初始节点表示进行了改进。实验证明，CatGCN 对半监督节点分类任务非常有效
PDF4 years ago
CatBoost：支持分类特征的梯度提升
本文介绍了一种新的机器学习技术 ——CatBoost，它可以成功地处理分类特征，成为了一个开源梯度提升库，在一系列的数据集上表现出了优秀的性能，并且使用 GPU 实现了学习算法和 CPU 实现了评估算法，比其他相似规模的梯度提升库更快。
PDF6 years ago
大规模数据集的联想分类扩展
介绍了一种分布式关联分类器 (DAC) 用于解决分类器难以处理大型数据集和大型域类别特征的问题，采用集成学习和先进的技巧以实现高可扩展性和高准确性，基于 Apache Spark 框架进行验证，证明 DAC 在分类预测品质和执行时间方面均优
PDF6 years ago
基于整数规划的最优广义决策树
本文提出了一种混合整数规划的方法来构建特定大小的最优决策树，采用特殊结构的分类特征，考虑每个节点上基于特征子集的组合决策，并通过阈值处理处理数值特征，证明了在中等规模的训练集下，采用小型决策树可获得很高的准确率，我们使用现代求解器解决所提出
PDF8 years ago