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target encoding
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新的拉伸变换框架增强了表格数据的深度学习能力
研究人员引入了一个名为“拉伸变换”的新框架，以改进深度学习模型处理异构表格数据的方式。该框架将数值特征预处理优化为一个优化问题，以创建更平滑、更易于学习的目标函数。提出了两种变体：无监督拉伸，它重新分配特征密度；以及有监督拉伸，它基于目标函数的平滑度优化变换。在38个数据集上的实验表明，有监督拉伸的性能持续优于现有方法，这表明为目标函数平滑度进行优化是表格深度学习的一种有价值的策略。
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实体嵌入在高基数欺诈检测基准测试中领先
一篇新的研究论文探讨了不同类别编码方法在高基数欺诈检测中的有效性。该研究在IEEE-CIS欺诈基准数据集上测试了七种编码器，并使用LightGBM和CatBoost学习器比较了它们的性能。实体嵌入达到了最高的AUC-ROC得分，紧随其后的是CatBoost，并且显著优于层级分组编码。然而，在AUC-PR方面，CatBoost领先，表明没有一种编码器在两项指标上都占主导地位。研究表明，实体嵌入由于能够捕获联合多列表示而具有优势。