Estatísticas e Big Data categorical-encoding

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O que exatamente é matriz de contraste (um termo, pertencente a uma análise com preditores categóricos) e como exatamente é especificada a matriz de contraste? Ou seja, o que são colunas, o que são linhas, quais são as restrições nessa matriz e o que significa o número na coluna je …

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Por que o gênero normalmente é codificado 0/1 em vez de 1/2, por exemplo?

Entendo a lógica da codificação para análise de dados. Minha pergunta abaixo é sobre o uso de um código específico. Existe uma razão pela qual o sexo é frequentemente codificado como 0 para o sexo feminino e 1 para o sexo masculino? Por que essa codificação é considerada 'padrão'? Compare …

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Por que precisamos codificar variáveis categóricas

Não sei por que precisamos codificar variáveis categóricas. Por exemplo, se eu tenho uma variável categórica com quatro valores possíveis 0,1,2,3, posso substituí-la por duas dimensões. Se a variável tivesse valor 0, teria 0,0 na duas dimensões, se tivesse 3, teria 1,1 na duas dimensões e assim por diante. Não …

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Descartar uma das colunas ao usar a codificação hot-one

Meu entendimento é que no aprendizado de máquina pode ser um problema se o seu conjunto de dados tiver recursos altamente correlacionados, pois codificam efetivamente as mesmas informações. Recentemente, alguém apontou que, quando você codifica uma variável quente em uma variável categórica, você acaba com recursos correlatos; portanto, você deve …

21 regression machine-learning categorical-data discrete-data categorical-encoding

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Quando se deve usar regressão múltipla com codificação fictícia vs. ANCOVA?

Analisei recentemente um experimento que manipulou 2 variáveis categóricas e uma variável contínua usando ANCOVA. No entanto, um revisor sugeriu que a regressão múltipla com a variável categórica codificada como variáveis dummy é um teste mais apropriado para experimentos com variáveis categóricas e contínuas. Quando é apropriado usar ANCOVA vs. …

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Significado do preditor categórico na regressão logística

Estou tendo problemas para interpretar os valores z para variáveis categóricas na regressão logística. No exemplo abaixo, tenho uma variável categórica com 3 classes e, de acordo com o valor z, CLASS2 pode ser relevante enquanto as outras não. Mas agora o que isso significa? Que eu poderia mesclar as …

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Como recodificar variável categórica em variável numérica ao usar SVM ou Rede Neural

Para usar o SVM ou a Rede Neural, ele precisa transformar (codificar) variáveis categóricas em variáveis numéricas, o método normal nesse caso é usar 0-1 valores binários com o k-ésimo valor categórico transformado em (0,0, .. ., 1,0, ... 0) (1 está na posição k-ésima). Existem outros métodos para fazer …

19 machine-learning neural-networks categorical-data svm categorical-encoding

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Como tratar preditores categóricos no LASSO

Estou executando um LASSO que possui alguns preditores de variáveis categóricos e outros contínuos. Eu tenho uma pergunta sobre as variáveis categóricas. O primeiro passo que entendo é dividir cada um deles em manequins, padronizá-los para uma penalização justa e depois regredir. Várias opções surgem para o tratamento das variáveis …

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A codificação qualitativa de variáveis na regressão leva a "singularidades"

Eu tenho uma variável independente chamada "qualidade"; essa variável possui 3 modalidades de resposta (má qualidade; média qualidade; alta qualidade). Quero introduzir essa variável independente em minha regressão linear múltipla. Quando eu tenho uma variável independente binária (variável dummy, eu posso codificar 0/ 1), é fácil introduzi-la em um modelo …

17 r regression categorical-data multicollinearity categorical-encoding

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"Variável dummy" versus "variável indicadora" para dados nominais / categóricos

"Variável dummy" e "variável indicadora" são termos usados com frequência para descrever a participação em uma categoria com codificação 0/1; geralmente 0: não é membro da categoria, 1: membro da categoria. Em 26/11/2014, uma pesquisa rápida em scholar.google.com (com aspas anexas) revela que "variável dummy" é usada em cerca de …

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Como fazer regressão com codificação de efeito em vez de codificação fictícia em R?

Atualmente, estou trabalhando em um modelo de regressão em que tenho apenas variáveis categóricas / fatoriais como variáveis independentes. Minha variável dependente é uma proporção transformada em logit. É bastante fácil apenas executar uma regressão normal em R, pois R sabe automaticamente como codificar manequins assim que eles são do …

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Quais são os diferentes tipos de codificação disponíveis para variáveis categóricas (em R) e quando você as utilizaria?

Se você ajustar um modelo linear ou um modelo misto, existem diferentes tipos de codificação disponíveis para transformar uma variedade categórica ou nominal em um número de variáveis para as quais os parâmetros são estimados, como a dummy conding (o padrão R) e a codificação de efeitos. Ouvi dizer que …

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Entendendo a criação de variáveis fictícias (manual ou automatizada) no GLM

Se uma variável fator (por exemplo, gênero com níveis M e F) for usada na fórmula glm, as variáveis fictícias serão criadas e poderão ser encontradas no resumo do modelo glm juntamente com seus coeficientes associados (por exemplo, gêneroM) Se, em vez de confiar em R para dividir o fator …

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Quais algoritmos requerem codificação one-hot?

Eu nunca tenho certeza de quando usar a codificação one-hot para variáveis categóricas não ordenadas e quando não usar . Eu o uso sempre que o algoritmo usa uma métrica de distância para calcular a similaridade. Alguém pode dar uma regra geral a respeito de quais tipos de algoritmos exigiriam …

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Regressão baseada, por exemplo, em dias da semana

Preciso de uma ajudinha para seguir na direção certa. Faz muito tempo que não estudei nenhuma estatística e o jargão parece ter mudado. Imagine que eu tenho um conjunto de dados relacionados a carros, como Tempo de viagem da cidade A para a cidade B Distância da cidade A à …

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