Демонстрация GPBoost в Python и R с использованием реальных данных Категориальные переменные с высокой кардинальностью — это переменные, для которых количество различных уровней велико по сравнению с размером выборки набора данных. В Части I этой серии мы провели эмпирическое сравнение различных методов машинного обучения и обнаружили, что случайные эффекты являются эффективным инструментом для обработки категориальных переменных высокой мощности с помощью алгоритма GPBoost..