E-mail : yltsai0609@gmail.com
numpy==1.16.4
pandas==0.24.2
tensorflow==1.14.0
scikit-learn==0.21.3
xgboost==0.90
pip install -r requirements
透過target-encoding以及embedding，可以有效地減輕high-cardinality特徵在tree-based模型中overfitting的情況，如下表所示 :
在tree-based的模型中我們使用XGBoost並且沒有進行任何調參 :
| Encoding | AUC on validation set |
|---|---|
| One-Hot | 0.732 |
| Label | 0.729 |
| Embedding | 0.765 |
| Target | 0.844 |
| Regularized Target | 0.856 |
- target-encoding效果 > embedding效果 ?
這樣的結果並不是通用性在每個資料集，在每個資料集上做實驗仍然是一個較穩當的做法。
類別特徵(nominal feature)，有的特徵會有非常多類別，我們稱之為高基數類別特徵(high cardinality nomial feature)，常見的包含(地區，行政區，ip位置，會員id，會員所屬校區，商品id，影片id，甚至是ubike在台北市的站點等)。
在高基數類別特徵的預測中，由於各項特徵對預測目標(target)有不同的影響，但又並非是有序特徵(ordinal feature)一般有順序性，因此對於Tree-based model來說非常容易造成overfitting。
本篇實作了
-
A Preprocessing Scheme for High-Cardinality Categorical Attributes in Classification and Prediction Problems[1]
-
Entity Embeddings of Categorical Variables[2]
兩種解決high cardinality的encoding方式並以Label Encoding, One-Hot Encoding作為benchmark進行比較，並且用解釋了[1]中所提到的Target Encoding(又稱mean encoding, likelihood encoding, impact encoding)其中的參數，你可以直接執行 main.py獲取結果，或是從display_notebook.ipynb閱讀實作的code。
這次的示範資料集是從Kaggle上2013年的Amazon員工訪問權限預測挑戰賽中取得 這個資料集，該資料集收集了Amazon公司中各個員工針對每個資源(例如網頁的logging)的訪問紀錄，當員工屬於能夠取得訪問權限時，系統卻不給訪問，又要向上申請才能取得權限，一來一往浪費的非常多時間，因此這場比賽希望能夠建構模型，減少員工訪問權限所需的人工流程，我們取出5個特徵如下 :
- Feature (X)
RESOURCE : 資源ID
MGR_ID : 員工主管的ID
ROLE_FAMILY_DESC : 員工類別擴展描述 (例如 軟體工程的零售經理)
ROLE_FAMILY : 員工類別 (例如 零售經理)
ROLE_CODE : 員工角色編碼 (例如 經理)
- Target (Y)
ACTION :
1 : RESOURCE 訪問權限取得
0 : RESOURCE 禁止訪問
不平衡比例
| positive | negtive |
|---|---|
| 30872 | 1897 |
| 16.24 | 1 |
各特徵基數值
| feature | count of unqiues |
|---|---|
| RESOURCE | 6711 |
| MGR_ID | 4062 |
| ROLE_FAMILY_DESC | 2201 |
| ROLE_FAMILY | 67 |
| ROLE_CODE | 337 |
target-encoding的中心思想為 : 將類別特徵轉換為數值特徵，使用該特徵中每個種類對於target的mean值: 例如特徵ROLE_FAMILY
| value | target | target encoding value |
|---|---|---|
| 118424 | 1 | 1 |
| 22434 | 0 | 0.33 |
| 118424 | 1 | 1 |
| 22434 | 1 | 0.33 |
| 1855 | 0 | 0 |
| 118424 | 1 | 1 |
| 118424 | 1 | 1 |
| 118424 | 1 | 1 |
| 22434 | 0 | 0.33 |
透過以上我們可以發現 ROLE_FAMILY 為 118424時 target 都會 = 1，22434則是1個為1, 2個為0，因此平均為0.33， 如此一來我們將類別特徵透過target值轉成數值型特徵。
-
overall mean : 在此例子中，如果我們完全不看ROLE_FAMILY的值，單純看有幾筆資料，幾個target = 1, 幾個 = 0 則我們可以得到共9個值, 6個target = 1，3個target = 0， 因此在不考慮ROLE_FAMILY帶有的資訊的情況下， overall_mean = 0.66
-
estimated mean : 我們可以從上述例子看到，ROLE_FAMILY中，118424共出現5次，22434出現3次，1855則出現1次， 考慮ROLE_FAMILY帶有的情況下
| value | mean of target |
|---|---|
| 118424 | 1 |
| 22434 | 0.33 |
| 1855 | 0 |
- 該相信哪個?
我們可以從上述例子看到，ROLE_FAMILY中，118424共出現5次，22434出現3次，1855則出現1次，
我們無從判斷1855的target value是否是運氣成份使然，還是真的是1，因此，當種類出現的次數(count越少)
我們越傾向不相信該mean值，轉而相信全局平均值，顯然，我們可以透過種類出現的次數，來決定我們究竟該多相信estimated mean
smoothing_mean = smoothing_factor * estimated_mean + (1 - smoothing_factor) * overall_mean
- smoothing_actor
論文中提到透過兩個參數來決定smoothing_factor
smoothing_factor = 1 / (1 + np.exp(- (counts - min_samples_leaf) / smoothing_slope))
這個函數長得很像Logistic Regression中的sigmoid函數
我們可以針對其中幾個特例點提供一數學靈感:
-
當 min_sample_leaf = counts 時， smoothing_factor = 0.5，也就是說 min_sample_leaf就是該反曲點，
當count > min_sample_leaf，smoothing_factor > 0.5，逐步增加至1(意即相信estimated_mean)， 反之，則smoothing_factor降至0(意即相信overall_mean)
-
smoothing_slope --> 在count大於min_sample_leaf一點點時，smoothing_slope將會決定smoothing_factor增加了多少，如下表所示
count - min_sample_leaf = 1
| smoothing_slope | smoothing_factor |
|---|---|
| 1 | 0.73 |
| 2 | 0.62 |
| 3 | 0.58 |
| 4 | 0.56 |
| -1 | 0.26 |
| -2 | 0.37 |
- 此外，如果我們想要以overall_mean作為benchmark比較
若smoothing_slope = - infinilty 則 smoothing_factor -> 0
- 若smoothing_slope --> 0 則 smoothing_facotor -> 0.5，且函數會變為一條直線
(意即count不管多少，我們estimated_mean即overall_mean權重各半)
- 如果你還想要看更多這個函數的一些操作，可以看這裡的13:47 ~ 16:32。
透過上述的smoothing_mean來進行編碼之後，每個類別都會是一樣的target mean，這不太符合統計抽樣的原則，因為統計抽樣有其隨機性，而我們的encoding方式沒有，同時之間，我們借用了target的值進行編碼，overfitting的機會極高，因此我們需要regularization，常見的方法 :
- 加入noise_level : 即模擬原本的抽樣，加入高斯噪聲
- cross-validation(C.V.) : 不一次計算全部的estimated_mean，反而使用部分的值抽取estimated_mean，在map到out-of-fold之中，重複k次
作者使用了第2種做法，這樣省去了noise_level參數的優化，且5-fold C.V.就能夠有足夠的通用性。
Embedding這樣的技巧被用來處理categorical feature在之前是被使用在NLP領域中，通常把單詞的特徵展開後會得到超級多的One-Hot特徵， 但One-Hot特徵存在著一個假設 - 即每個特徵之間的關係是獨立的，然而這並不一定是每個資料集中都會符合，例如一個特徵Pets :
Pets : dog, puppy, cat, turtle
若將上述Pets特徵做One-Hot，我們會得到dog, puppy互相獨立， dog, cat互相獨立, dog, turtle互相獨立，然而, dog以及puppy基本上都是狗，dog, puppy之間的距離應該要比dog, cat之間的距離要短才比較合理，這也正是Enbedding Network做的事，
萃取各特徵值之間關係，使得有相同特性的特徵值有更靠近的距離
基於上述這樣的道理，2016年的論文Entity Embeddings of Categorical Variables[2]中就利用了Kaggle上的Rossman Store Sales Competition，說明了Embedding對於high-cardinality的處理普遍對各式各樣的機器學習演算法都是有效的，在本文中，採取以下方式實作：
在這裡作者會將5個high-cardinality特徵，One-Hot之後，經過Embedding layer萃取，接著將5項特徵的Embedding layer，串接起來，接後面的Dense layer，進行神經網路的訓練，訓練完之後，再取出每個特徵的Embedding layer，對5個high cardinality特徵進行encode。 至於Embedding的neurons要設定成幾個論文中提到可以當作hyperparameter來調參。 這個地方作者沒有特別進行調參。