將分類變數視為連續變數有何好處？

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簡介

在機器學習中，模型的效能和準確性完全取決於我們提供給它的資料，因此它是模型訓練和模型構建中最有影響的引數。主要是在處理監督式機器學習問題時，我們資料集中大多包含分類變數和連續變數。將分類變數轉換為連續變數有一些好處。

在本文中，我們將討論將分類變數轉換為連續變數的一些好處，它如何影響模型的效能，以及這樣做的核心思想是什麼。本文將幫助讀者理解這種轉換的好處，並幫助解答相關的面試問題。

現在讓我們討論將變數轉換為頂級連續值的好處。

效能提升

機器學習演算法需要連續變數作為訓練和測試資料來進行訓練和預測。我們不能將分類值提供給演算法來訓練和測試模型。

在這種情況下，我們可以使用編碼方法，例如獨熱編碼、標籤編碼和序數編碼，將分類變數轉換為連續變數。

例如，我們可以使用客戶購物行為的資料集。在這個資料集中，我們將有諸如客戶年齡、性別、職業、薪水等列。現在性別和職業將是分類列，因此需要將其轉換為連續變數。

對於類別之間沒有順序的變數，例如性別（類別之間沒有順序），我們可以使用獨熱編碼。而當變數的類別之間存在順序時，可以使用序數編碼。

透過將這些分類列編碼為數值或連續變數，我們可以輕鬆地將這些值提供給線性迴歸和神經網路等演算法，並獲得可靠且高效能的模型。

特徵工程

特徵工程是機器學習中的一個過程，它是對資料集進行模型訓練之前最重要的步驟之一。在這裡，對資料進行仔細觀察、視覺化和分析，並根據這些分析結果，對資料集的特徵進行細化、刪除或新增。

將分類變數轉換為連續變數也有助於特徵工程，我們可以藉助它從資料集中提取新的特徵。

例如，假設我們有一個地質資料集，其中包含有關不同國家的資訊。在這種情況下，我們可以將這些國家的資訊轉換為數值變數，然後計算兩個不同國家之間的相似性，並能夠更好地分析這些國家的數值特徵。

稀疏性問題

在某些資料集中，我們同時擁有分類變數和連續變數。現在，這裡可能出現的情況是，我們有許多類或許多標籤的分類變數，但每個類包含的觀察值數量非常少。

現在，機器學習模型需要大量的數 據和資訊才能準確。這裡，每個分類值的類別資料觀察較少，模型將無法找到分類列和目標列之間的任何統計關係，因此模型的效能會很差，因為會出現稀疏性問題。

在這種情況下，我們可以使用編碼或目標編碼，其中分類變數被轉換為連續變數，並且每個類別都被視為平均目標值。

捕捉非線性關係

在機器學習中，最影響目標變數的特徵被視為最佳特徵，並被賦予最高的權重。現在，每個特徵和目標變數之間的關係可能不是線性的，因此我們需要確定目標變數和特徵之間關係的形狀或程度，以便我們能夠了解不同特徵的重要性。

現在，如果我們有一個分類變數作為資料集中特徵，我們無法瞭解特徵和目標變數之間的非線性關係，但是如果我們將此變數轉換為連續變數，我們可以使用多項式或樣條關係，這有助於識別非線性關係。

例如，假設我們有一個數據集，其中包含使用者的年齡組和購買行為。在這種情況下，我們可以將年齡組轉換為連續變數，並且可以輕鬆使用多項式關係來識別模型訓練的最佳特徵和關係。

序數資訊

在某些分類變數中，我們有序數資訊，其中分類變數的類別是有序的。我們可以將這些型別的變數編碼為連續變數，其中變數的最高順序可以僅在變數範圍內被視為最高權重。

例如，如果我們有一個分類變數，例如教育水平，並且它有像B.Tech、M.Tech和Ph.D.這樣的類別，那麼我們可以將此型別的變數編碼為連續變數，我們還可以保留類別的順序，其中Ph.D.類別在數值中將具有更高的權重，因此模型可以理解Ph.D.類別在任何類別中都具有更高的順序，因此我們可以保持資料的本質不變。

要點

• 透過將分類值轉換為連續值，我們可以提高模型的準確性和效能。

• 將分類值轉換為連續變數有助於保持資料的原始資訊。

• 分類值的編碼在特徵工程和特徵提取中也大有幫助。

• 分類變數到連續變數的轉換有助於減少某些資料集中的稀疏性。

• 藉助將分類變數轉換為連續變數，我們還可以捕捉資料集特徵和目標變數之間的非線性關係。

結論

在本文中，我們討論了將分類變數轉換為連續變數的好處，為什麼它很重要，以及它背後的核心思想是什麼。本文將幫助讀者理解這種轉換的重要性，並幫助讀者輕鬆有效地解答相關的面試問題。