Pytania oznaczone «categorical-encoding»

Reprezentowanie zmiennych kategorialnych jako zbiory zmiennych numerycznych. Niezbędne w wielu typach analiz do przetwarzania danych kategorycznych. Typowym przykładem jest użycie predyktora jakościowego w regresji / ANOVA poprzez kodowanie pozorne, kodowanie efektów, kodowanie Helmerta, kontrasty zdefiniowane przez użytkownika itp.

19
Jak przekodować zmienną kategorialną na zmienną numeryczną podczas korzystania z SVM lub sieci neuronowej

Aby użyć SVM lub sieci neuronowej, należy przekształcić (zakodować) zmienne kategorialne w zmienne numeryczne, normalną metodą w tym przypadku jest użycie wartości binarnych 0-1 z przekształconą k-tą wartością kategorialną na (0,0, .. ., 1,0, ... 0) (1 jest w pozycji k-tej). Czy istnieją inne...

machine-learning neural-networks categorical-data svm categorical-encoding
10
R regresja liniowa zmienna kategorialna „ukryta” wartość

To tylko przykład, na który natknąłem się kilka razy, więc nie mam żadnych przykładowych danych. Uruchamianie modelu regresji liniowej w R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1jest zmienną ciągłą. x2jest kategoryczny i ma trzy wartości, np. „Niska”, „Średnia” i „Wysoka”. Jednak dane wyjściowe podane przez R...

r regression categorical-data regression-coefficients categorical-encoding machine-learning random-forest anova spss r self-study bootstrap monte-carlo r multiple-regression partitioning neural-networks normalization machine-learning svm kernel-trick self-study survival cox-model repeated-measures survey likert correlation variance sampling meta-analysis anova independence sample assumptions bayesian covariance r regression time-series mathematical-statistics graphical-model machine-learning linear-model kernel-trick linear-algebra self-study moments function correlation spss probability confidence-interval sampling mean population r generalized-linear-model prediction offset data-visualization clustering sas cart binning sas logistic causality regression self-study standard-error r distributions r regression time-series multiple-regression python chi-squared independence sample clustering data-mining rapidminer probability stochastic-processes clustering binary-data dimensionality-reduction svd correspondence-analysis data-visualization excel c# hypothesis-testing econometrics survey rating composite regression least-squares mcmc markov-process kullback-leibler convergence predictive-models r regression anova confidence-interval survival cox-model hazard normal-distribution autoregressive mixed-model r mixed-model sas hypothesis-testing mediation interaction