Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Как быть с категориальными предикторами при построении линейной регрессии?

Их, конечно, нужно привести к числовому виду. Как именно это сделать, нужно решать, исходя из вида категориальной переменной.

▫️ Номинальная.
У таких переменных нет естественного порядка, и они обычно представляют собой различные категории, такие как цвета, пол и т.д. Для кодирования номинальных переменных чаще всего используется метод one-hot кодирования. При этом каждая категория представляется отдельной бинарной переменной (столбцом), где 1 означает наличие этого признака, а 0 — его отсутствие.

▫️ Порядковая.
Такие переменные имеют естественный порядок, например, оценки уровня образования или уровни удовлетворённости. Для таких переменных можно использовать порядковое кодирование, где каждая категория получает числовое значение, отражающее её ранг. Например, «низкий», «средний» и «высокий» уровень удовлетворенности можно закодировать как 1, 2 и 3 соответственно.

#машинное_обучение

www.tg-me.com/us/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/767

1.1K viewsJan 4 at 18:12

Как быть с категориальными предикторами при построении линейной регрессии?

Их, конечно, нужно привести к числовому виду. Как именно это сделать, нужно решать, исходя из вида категориальной переменной.

▫️ Номинальная.
У таких переменных нет естественного порядка, и они обычно представляют собой различные категории, такие как цвета, пол и т.д. Для кодирования номинальных переменных чаще всего используется метод one-hot кодирования. При этом каждая категория представляется отдельной бинарной переменной (столбцом), где 1 означает наличие этого признака, а 0 — его отсутствие.

▫️ Порядковая.
Такие переменные имеют естественный порядок, например, оценки уровня образования или уровни удовлетворённости. Для таких переменных можно использовать порядковое кодирование, где каждая категория получает числовое значение, отражающее её ранг. Например, «низкий», «средний» и «высокий» уровень удовлетворенности можно закодировать как 1, 2 и 3 соответственно.

#машинное_обучение

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований