CatBoost 中对分类特征进行目标变量统计编码 公式解析

公式 14-2 是 CatBoost 中对分类特征进行目标变量统计编码的一种改进版本，加入了平滑项，用于处理稀疏数据和类别样本不足的情况。下面是对公式的详细解释：

公式 14-2

$${\hat{x}}_k^i=\frac{{\sum }_{j=1}^{i-1}[x_{{\sigma }_j,k}=x_{{\sigma }_i,k}]Y_{{\sigma }_j}+a\cdot p}{{\sum }_{j=1}^{i-1}[x_{{\sigma }_j,k}=x_{{\sigma }_i,k}]+a}$$

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公式的意义

公式用于计算分类特征 $x_k$ 的目标变量统计值 ${\hat{x}}_k^i$。
统计值 ${\hat{x}}_k^i$ 是基于当前样本 $i$ 之前的训练样本数据计算得到的。
通过引入平滑参数 $a$ 和全局目标变量均值 $p$，公式能够避免统计值在样本数量较少时过于极端或不稳定。

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公式中的符号含义

1. ${\hat{x}}_k^i$：

   • 表示第 $i$ 个样本在分类特征 $k$ 上的目标变量统计值。

2. $x_{{\sigma }_j,k}$ 和 $x_{{\sigma }_i,k}$：

   • $x_{{\sigma }_j,k}$：第 $j$ 个样本在分类特征 $k$ 上的取值。
   • $x_{{\sigma }_i,k}$：第 $i$ 个样本在分类特征 $k$ 上的取值。

3. 指示函数 $[x_{{\sigma }_j,k}=x_{{\sigma }_i,k}]$：

   • 当 $x_{{\sigma }_j,k}=x_{{\sigma }_i,k}$ 时，其值为 1；否则为 0。
   • 用于选择与当前样本 $i$ 的特征值 $x_{{\sigma }_i,k}$ 相同的样本。

4. $Y_{{\sigma }_j}$：

   • 样本 $j$ 的目标变量值。

5. $a$：

   • 平滑参数，控制全局均值 $p$ 对目标统计值的影响。
     • 如果 $a$ 较大，则统计值更依赖全局均值 $p$；
     • 如果 $a$ 较小，则统计值更依赖于当前类别的历史统计值。

6. $p$：

   • 全局目标变量均值，即所有样本目标变量 $Y$ 的平均值：
     $$p=\frac{{\sum }_{j=1}^n{Y}_j}{n}$$
     $n$ 为总样本数。

7. $\sigma$：

   • 表示样本的排列顺序，确保计算过程中只使用当前样本之前的数据。

8. 分子：

   • 包含两部分：
     • ${\sum }_{j=1}^{i-1}[x_{{\sigma }_j,k}=x_{{\sigma }_i,k}]Y_{{\sigma }_j}$：
       当前样本之前，与 $x_{{\sigma }_i,k}$ 特征值相同的样本目标值之和。
     • $a\cdot p$：
       平滑项，表示全局目标均值对统计值的贡献。

9. 分母：

   • 同样包含两部分：
     • ${\sum }_{j=1}^{i-1}[x_{{\sigma }_j,k}=x_{{\sigma }_i,k}]$：
       当前样本之前，与 $x_{{\sigma }_i,k}$ 特征值相同的样本数量。
     • $a$：
       平滑因子，防止分母为零。

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公式分解与逐步解释

1. 未引入平滑项时的目标统计值

目标统计值是当前类别目标变量的历史加权均值：
$${\hat{x}}_k^i=\frac{{\sum }_{j=1}^{i-1}[x_{{\sigma }_j,k}=x_{{\sigma }_i,k}]Y_{{\sigma }_j}}{{\sum }_{j=1}^{i-1}[x_{{\sigma }_j,k}=x_{{\sigma }_i,k}]}$$

• 问题：当 $i-1$ 中满足 $x_{{\sigma }_j,k}=x_{{\sigma }_i,k}$ 的样本数量较少时（稀疏类别或训练早期），分母较小，统计值可能过于极端。

2. 引入平滑项后的目标统计值

通过加入全局目标均值 $p$ 和权重因子 $a$，使得统计值更平滑、更鲁棒：

• 当样本数量较多时：
  • 分母中的 $a$ 对总值的贡献较小，公式更依赖于当前类别的目标统计。
• 当样本数量较少时：
  • 分母中的 $a$ 占比较大，公式更依赖于全局均值 $p$。

这有效缓解了稀疏类别问题。

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计算步骤

1. 定位与当前样本 $x_{{\sigma }_i,k}$ 特征值相同的历史样本：

   • 遍历当前样本之前的所有样本 $j=1,2,\dots ,i-1$，使用指示函数 $[x_{{\sigma }_j,k}=x_{{\sigma }_i,k}]$ 筛选出特征值相同的样本。

2. 累加目标变量 $Y$：

   • 对筛选出的样本目标变量 $Y_{{\sigma }_j}$ 求和，得到该类别的目标值总和。

3. 加上平滑项：

   • 将全局目标均值 $p$ 乘以平滑参数 $a$，作为额外的平滑贡献。

4. 计算分母：

   • 累加与当前样本 $x_{{\sigma }_i,k}$ 特征值相同的历史样本数量，再加上平滑参数 $a$。

5. 计算目标统计值：

   • 将分子除以分母，得到平滑后的目标统计值。

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公式的作用

1. 解决稀疏类别问题：

   • 当类别 $x_{{\sigma }_i,k}$ 的样本数量较少时，统计值会更依赖于全局均值 $p$，从而避免过拟合。

2. 避免数据泄漏：

   • CatBoost 通过排序提升方法（Ordered Boosting），保证计算当前样本的目标统计值时，仅使用当前样本之前的历史数据，避免目标变量泄漏。

3. 提高模型稳定性：

   • 引入平滑项 $a$ 和全局均值 $p$，使得模型在稀疏数据或早期训练阶段更加稳定。

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示例

假设有如下数据：

样本 $i$	分类特征 $x_i$	目标值 $Y_i$
1	A	1
2	B	0
3	A	1
4	A	0
5	B	1

全局目标均值：
$$p=\frac{1+0+1+0+1}{5}=0.6$$

平滑因子：
$$a=2$$

计算 ${\hat{x}}_k^3$（第 3 行，类别 $A$）：

1. 历史样本中 $x_{{\sigma }_j,k}=x_{{\sigma }_3,k}=A$：

   • 第 1 行：$Y_1=1$。
   • 所以，分子为：
     $$\sum _{j=1}^2[x_{{\sigma }_j,k}=x_{{\sigma }_3,k}]Y_{{\sigma }_j}+a\cdot p=1+2\cdot 0.6=2.2$$
   • 分母为：
     $$\sum _{j=1}^2[x_{{\sigma }_j,k}=x_{{\sigma }_3,k}]+a=1+2=3$$

2. 目标统计值：
   $${\hat{x}}_k^3=\frac{2.2}{3}\approx 0.733$$

原文地址：https://blog.csdn.net/u013172930/article/details/143695529

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