Băm Trick - những gì thực sự xảy ra

Khi các thuật toán ML, ví dụ Vowpal Wợi hoặc một số máy nhân tố chiến thắng nhấp qua các cuộc thi tỷ lệ ( Kaggle ), đề cập đến các tính năng được 'băm', điều đó thực sự có ý nghĩa gì đối với mô hình? Hãy nói rằng có một biến đại diện cho ID của một tiện ích bổ sung internet, lấy các giá trị như '236BG231'. Sau đó, tôi hiểu rằng tính năng này được băm thành một số nguyên ngẫu nhiên. Nhưng, câu hỏi của tôi là:

• Là số nguyên hiện được sử dụng trong mô hình, dưới dạng số nguyên (số) HOẶC
• giá trị băm thực sự vẫn được xử lý như một biến phân loại và mã hóa một nóng? Vì vậy, thủ thuật băm chỉ là để tiết kiệm không gian bằng cách nào đó với dữ liệu lớn?

Viên đạn thứ hai là giá trị trong tính năng băm. Băm và một mã hóa nóng để dữ liệu thưa thớt tiết kiệm không gian. Tùy thuộc vào thuật toán băm, bạn có thể có các mức độ va chạm khác nhau, hoạt động như một loại giảm kích thước.

Ngoài ra, trong trường hợp cụ thể của tính năng băm Kaggle và một trợ giúp mã hóa nóng với tính năng mở rộng / kỹ thuật bằng cách lấy tất cả các bộ dữ liệu có thể (thường chỉ là thứ hai nhưng đôi khi là thứ ba) các tính năng được băm bằng các va chạm tạo ra các tương tác thường được dự đoán trong khi các tính năng riêng lẻ thì không.

Trong hầu hết các trường hợp, kỹ thuật này kết hợp với lựa chọn tính năng và chính quy hóa mạng đàn hồi trong LR hoạt động rất giống với một lớp NN ẩn nên nó thực hiện khá tốt trong các cuộc thi.