Para los impacientes, la diapositiva particular que describe el método está aquí: Concursos de ciencia de datos ganadores, presentados por Owen Zhang
La codificación funciona así. Para una ID de característica dispersa dada, digamos que ha ocurrido 10 veces en los datos de entrenamiento, 7 de los cuales fueron positivos y 3 negativos.
Para un ejemplo de entrenamiento dado con esa ID escasa, digamos que fue positivo. Así que restamos el ejemplo positivo, dándonos 6 ejemplos positivos y 3 negativos en el entrenamiento de lo contrario, dándonos una relación de 2/3. Ahora multiplicamos ese 2/3 por un número aleatorio cerca de 1 (digamos, 1 + uniforme / 20) y sacamos 1.02. Nuestro valor de característica para esa fila es 2/3 * 1.02.
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En el momento de la prueba, solo usa la media empírica de las etiquetas para esa ID dispersa. En nuestro caso, esto sería 7/10.
