Artwork

เนื้อหาจัดทำโดย HackerNoon เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก HackerNoon หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal
Player FM - แอป Podcast
ออฟไลน์ด้วยแอป Player FM !

How To Use Target Encoding in Machine Learning Credit Risk Models – Part 1

6:53
 
แบ่งปัน
 

Manage episode 422105042 series 3474148
เนื้อหาจัดทำโดย HackerNoon เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก HackerNoon หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/how-to-use-target-encoding-in-machine-learning-credit-risk-models-part-1.
Discover how to use target encoding and weight of evidence for transforming categorical variables in supervised learning, enhancing model performance.
Check more stories related to machine-learning at: https://hackernoon.com/c/machine-learning. You can also check exclusive content about #ml-credit-risk-models, #target-encoding, #ml-models, #output-encoding, #logistic-regression, #piecewise-constant-model, #predictive-ml-modelling, #ml-model-optimization, and more.
This story was written by: @varunnakra1. Learn more about this writer by checking @varunnakra1's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
Target encoding transforms categorical variables into numerical values based on the target variable, while Weight of Evidence (WoE) applies this concept to continuous variables for binary classification. WoE calculates log-odds differences between specific regions and overall averages, offering a powerful tool for credit risk modeling and other applications.

  continue reading

316 ตอน

Artwork
iconแบ่งปัน
 
Manage episode 422105042 series 3474148
เนื้อหาจัดทำโดย HackerNoon เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก HackerNoon หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/how-to-use-target-encoding-in-machine-learning-credit-risk-models-part-1.
Discover how to use target encoding and weight of evidence for transforming categorical variables in supervised learning, enhancing model performance.
Check more stories related to machine-learning at: https://hackernoon.com/c/machine-learning. You can also check exclusive content about #ml-credit-risk-models, #target-encoding, #ml-models, #output-encoding, #logistic-regression, #piecewise-constant-model, #predictive-ml-modelling, #ml-model-optimization, and more.
This story was written by: @varunnakra1. Learn more about this writer by checking @varunnakra1's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
Target encoding transforms categorical variables into numerical values based on the target variable, while Weight of Evidence (WoE) applies this concept to continuous variables for binary classification. WoE calculates log-odds differences between specific regions and overall averages, offering a powerful tool for credit risk modeling and other applications.

  continue reading

316 ตอน

ทุกตอน

×
 
Loading …

ขอต้อนรับสู่ Player FM!

Player FM กำลังหาเว็บ

 

คู่มืออ้างอิงด่วน

ฟังรายการนี้ในขณะที่คุณสำรวจ
เล่น