Zielcodierung, auch als Target Encoding bekannt, ist eine Technik im Bereich des maschinellen Lernens, die häufig bei der Verarbeitung kategorischer Variablen verwendet wird. Dabei wird jede Kategorie einer Variablen durch eine Zahl ersetzt, die auf der Zielvariable basiert. Der Prozess umfasst typischerweise folgende Schritte: 1. **Berechnung des Mittelwerts**: Für jede Kategorie wird der Mittelwert der Zielvariable (z.B. der Zielwert in einer Regressionsaufgabe) berechnet. 2. **Ersetzung der Kategorien**: Die ursprünglichen Kategorien in der Datenmenge werden durch die berechneten Mittelwerte ersetzt. Zielcodierung kann helfen, die Informationsdichte der kategorischen Variablen zu erhöhen und die Leistung von Modellen zu verbessern. Allerdings birgt sie auch das Risiko von Overfitting, insbesondere wenn die Datenmenge klein ist. Daher ist es wichtig, Techniken wie Cross-Validation oder Regularisierung zu verwenden, um dieses Risiko zu minimieren.