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假设我有以下数据集。 (数据完全随机)
Colour Size Shape Pre booking number Price
White 24 Square 600 1400
Blue 35 Circle 435 1854
Black 16 Square 873 1272
White 43 Triangle 221 1777
White 20 Oval 532 1434
Black 35 Triangle 221 ????
我必须预测 [颜色、尺寸、形状、预订编号] 的特定组合的价格
考虑以下特征工程方法我选择颜色与价格。我按颜色分组以找出每个组(颜色)的平均价格,然后简单地将颜色变量替换为其各自的平均值。我对每个分类变量都这样做。对于非分类变量,我保持原样。
Colour Size Shape Pre booking number Price
1536 1400 1336 600 1400
1854 1854 1854 435 1854
1272 1272 1336 873 1272
1536 1777 1777 221 1777
1536 1434 1434 532 1434
1272 1854 1777. 221 ????
现在我将这些数据提供给任何机器学习回归模型。
我的问题是:
这种方法有多好/坏?内部发生了什么?
一般来说,使所有变量与目标变量(也许在同一尺度上)具有强相关性有多有效?
最重要的是,如果我仅通过添加/相乘来减少维度来合并两个或多个分类列,它将如何影响预测?
谢谢。
最佳答案
这是另一篇关于数据过滤的好文章: https://towardsdatascience.com/data-correlation-can-make-or-break-your-machine-learning-project-82ee11039cc9
最后,对某种方法的评论可能不准确。您始终需要了解它们的相关程度并尝试不同的方法和模型。检查您的数据是否具有线性或非线性相关性,并相应地选择您的模型。对相对简单的数据进行复杂的修改并使用不必要的复杂模型可能并不总是一个好方法。
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