機械学習処理におけるカテゴリ変数の扱い方(Feature hashingについて) - MicroAd Developers Blogこんにちは！機械学習エンジニアの桶原です。 業務では主に機械学習処理を用いた広告効果予測と改善をテーマとしています。 今回は機械学習処理におけるカテゴリ変数の扱い方の中でもあまり触れられることのない、Feature hashingを利用した方法についてお話できればと思っています。 カテゴリ変数の取り扱い Feature hashingとは Feature hashingの種類 hashing functionの比較 概要 注意事項 実装 1. Shi's hash function 2. Weinberger's hash function 結果 次元圧縮手法としてのFeature hashing 1. Shi's hash function 2. Weinberger's hash function まとめ カテゴリ変数の取り扱い カテゴリ変数の扱う方法として多くの教科書ではOne ho
