Reddit的r/MachineLearning板块的一位用户正在寻求关于如何使用XGBoost进行多类别分类任务的类别变量编码的建议。他们的数据集包含混合的数值和类别特征，以及由各种疾病名称组成的目标变量。用户不确定是应该对特征变量和目标变量都应用独热编码，还是为每个变量使用不同的编码方法。 AI
排序理由 这是一个关于特定技术细节的论坛用户提问，而非重大的行业事件或发布。
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →
用户就使用XGBoost进行多类别分类的编码寻求建议
报道来源 [1]
-
多类别分类中，目标变量和特征变量应如何编码？[D]
<!-- SC_OFF --><div class="md"><p>I am preprocessing a CSV dataset for multiclass classification with XGBoost. My <strong>Feature variable</strong> contain <strong>numerical and categorical values</strong>, while <strong>the target variable contain many categorical value.</strong…