machine-learning - 如何在构建 ML 模型中使用有序分类变量？

Question

我正在尝试建立一个逻辑回归模型，并且我的许多功能都对分类变量进行了排序。我认为虚拟变量可能没有用，因为它以相同的权重对待每个类别。那么，我是否需要处理像 numeric 这样的有序分类变量？

提前致谢 。

Answer 1

有序分类值在数据挖掘中被称为“有序”属性，其中一个值小于或大于另一个值。您可以将这些值视为标称值或连续值（数字）。将它们视为数字（连续）的一些优点和缺点是：

优点：

• 这为您选择分析提供了很大的灵活性，并保留了排序中的信息。对许多分析师来说更重要的是，它可以让您轻松分析数据。

缺点：

• 这种方法需要假设每组后续类别之间的数值距离相等。否则，根据域，您可以使间隔变大。