1樓：ADAM
有意義；這就是target encoding，資料探勘競賽中常用。至於能否學到，個人感覺，在樹模型中，對於低基數特徵（小於等於3），模型自身就能學到這個關係，不需要target encoding；對於高基數特徵，可以去嘗試target encoding；
此外，用訓練集得到目標標籤這句話是不嚴謹的。對於訓練集樣本而言，要保證每一條資料的自身標籤不參與這條資料的target encoding編碼。一般五折交叉驗證模型，會用另外四折去encoding 剩下一折防止洩漏。
2樓：零天
有意義。
這不就是推薦演算法中的ctr嗎。
提前知道某個分組的先驗概率，是非常有意義的。
其實這種思想在生活中很常見啊。
不同年齡性別的人得某種疾病的概率大不相同，醫生對於某種症狀的懷疑就大不一樣。
最簡單的例子，對於育齡女性不明原因腹痛很多醫生都要先查懷孕。
3樓：zpeng
題目沒讀懂。
性別比例？你輸入的是每乙個患者吧，直接輸入分類特徵就好了，最多用啞變數解決，不需要算比例，如果你都算好比例直接fisher檢驗說性別與得病的顯著性差異就好了。
是否學會是兩種，一種是因果效應，一種是表現效應。類似夏天溺水人多，吃冰欺凌人多，但溺水和冰淇淋兩者之間沒有因果關係，但你構建模型是會權重加大的。所以多匯入特徵還是有效果的。
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