Câu hỏi được gắn thẻ «categorical-encoding»

Biểu diễn các biến phân loại dưới dạng tập hợp các biến số. Cần thiết trong nhiều loại phân tích để họ xử lý dữ liệu phân loại. Một ví dụ phổ biến là sử dụng bộ dự báo phân loại trong hồi quy / ANOVA thông qua mã hóa giả, mã hóa hiệu ứng, mã hóa Helmert, độ tương phản do người dùng xác định, v.v.

3
Làm thế nào để đối phó với các biến phân loại không nhị phân trong hồi quy logistic (SPSS)
Tôi phải thực hiện hồi quy logistic nhị phân với rất nhiều biến độc lập. Hầu hết trong số chúng là nhị phân, nhưng một vài trong số các biến phân loại có nhiều hơn hai cấp độ. Cách tốt nhất để đối phó với các biến như vậy là …
4
Cách chứng minh thống kê nếu một cột có dữ liệu phân loại hoặc không sử dụng Python
Tôi có một khung dữ liệu trong python nơi tôi cần tìm tất cả các biến phân loại. Kiểm tra loại cột không phải lúc nào cũng hoạt động vì intloại cũng có thể được phân loại. Vì vậy, tôi tìm kiếm sự giúp đỡ trong việc tìm ra phương …
1
R hồi quy tuyến tính biến phân loại Biến ẩn giá trị
Đây chỉ là một ví dụ mà tôi đã bắt gặp nhiều lần, vì vậy tôi không có bất kỳ dữ liệu mẫu nào. Chạy mô hình hồi quy tuyến tính trong R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1là một biến liên tục. x2là phân loại và có …
10 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 
2
Tại sao mã hóa điều trị dẫn đến một mối tương quan giữa độ dốc ngẫu nhiên và đánh chặn?
Xem xét một thiết kế giai thừa trong chủ đề và bên trong vật phẩm trong đó biến điều trị thử nghiệm có hai cấp độ (điều kiện). Hãy m1là mô hình tối đa và mô hình m2không tương quan ngẫu nhiên. m1: y ~ condition + (condition|subject) + (condition|item) …
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.