機械学習のカテゴリ機能とは何ですか？
質問者：Pandava Cajal |最終更新日：2020年4月9日
カテゴリ：テクノロジーおよびコンピューティングデータベース
序章。カテゴリデータは、通常、限られた数の可能な値をとるデータです。また、カテゴリ内のデータは数値である必要はなく、本質的にテキストである可能性があります。すべての機械学習モデルは、操作するために数値を必要とするある種の数学モデルです。
その上、OneHotEncoderのカテゴリ機能とは何ですか？OneHotEncoder 。ワンホット別名one-of-Kスキームを使用して、カテゴリ整数フィーチャをエンコードします。このトランスフォーマーへの入力は整数の行列である必要があり、カテゴリ（離散）機能によって取得される値を示します。出力はスパース行列になり、各列は1つの特徴の1つの可能な値に対応します。
上記のほかに、カテゴリデータをどのように説明しますか？カテゴリデータ。カテゴリ変数は、グループに分割できるデータのタイプを表します。カテゴリ変数の例は、人種、性別、年齢層、教育レベルです。
また、カテゴリ変数とは何ですか？また、それらは何を測定しますか？
統計では、カテゴリ変数は、限られた、通常は固定された数の可能な値の1つをとることができる変数であり、特定のグループまたは名目上のカテゴリに、いくつかの質的特性に基づいて各個人または他の観測単位を割り当てます。
序数の機能とは何ですか？
順序データ。順序データは、変数が自然で順序付けられたカテゴリを持ち、カテゴリ間の距離が不明なカテゴリの統計データ型です。これらのデータは、SSによって記述された4つの測定レベルの1つである、順序尺度で存在します。
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Fit_transformとは何ですか？
素人の用語では、 fit_transformは、いくつかの計算を実行してから変換を実行することを意味します（たとえば、いくつかのデータから列の平均を計算し、欠落している値を置き換える）。したがって、トレーニングセットの場合、変換の計算と実行の両方を行う必要があります。
どのようにエンコードしますか？
テキストの表示（デコード）に使用できるエンコード標準を指定できます。
- [ファイル]タブをクリックします。
- [オプション]をクリックします。
- [詳細]をクリックします。
- [全般]セクションまでスクロールし、[開いているときにファイル形式の変換を確認する]チェックボックスをオンにします。
- ファイルを閉じてから再度開きます。
- [ファイルの変換]ダイアログボックスで、[エンコードされたテキスト]を選択します。
なぜワンホットエンコーディングと呼ばれるのですか？
One HotEncodingの紹介
このタイプのカテゴリ変数バイナリ表現は、各行に値1の1つのフィーチャと、値0のその他のフィーチャがあるため、 one - hotと呼ばれます。 1つのホットエンコーディングはダミー変数と同じですか？
カテゴリ変数をエンコードするには、2つの異なる方法があります。たとえば、 1つのカテゴリ変数にn個の値があります。 1つ-ホットエンコーディングはそれをn個の変数に変換し、ダミーエンコーディングはそれをn-1個の変数に変換します。
ダミー変数トラップとは何ですか？
ダミー変数トラップは、独立変数が多重共線性であるシナリオです。2つ以上の変数が高度に相関しているシナリオです。簡単に言えば、1つの変数を他の変数から予測できます。ダミー変数トラップを示すために、例として性別（男性/女性）の場合を取り上げます。
OneHotEncoderはどのように機能しますか？
LabelEncoder＆ OneHotEncoder
LabelEncoderは、指定された機能の各クラスを数値に変換します。私たちが見ることができるように、すべてのカテゴリ機能の列がバイナリクラスです。ただし、カテゴリ機能がマルチクラスの場合、LabelEncoderはクラスごとに異なる値を返します。 統計のカテゴリデータとは何ですか？
カテゴリデータは、カテゴリ変数、またはグループ化されたデータなどの形式に変換されたデータで構成される統計データ型です。
PythonのOneHotEncoderとは何ですか？
1つのホットエンコーディングは、カテゴリ変数をバイナリベクトルとして表現したものです。これには、最初にカテゴリ値を整数値にマップする必要があります。次に、各整数値は、1でマークされた整数のインデックスを除いてすべてゼロ値であるバイナリベクトルとして表されます。
年齢は連続変数ですか、それともカテゴリ変数ですか？
例：年齢
この良い例は、年齢のような変数です。年齢は、技術的には継続的で比率です。結局のところ、人の年齢には意味のあるゼロ点（出生）があり、それを十分に正確に測定すれば継続的です。 年齢はカテゴリ変数ですか？
カテゴリ変数は、カテゴリまたはラベルの値を取り、個人をいくつかのグループの1つに配置します。量的変数は数値を取り、ある種の測定値を表します。私たちの医療の例では、年齢は複数の数値をとることができるため、量的変数の例です。
年齢は離散的ですか、それとも連続的ですか？
回答：正確な年齢を探す場合は継続的、年数で行く場合は離散的。データセットが連続している場合、関連する確率変数は範囲内の任意の値を取る可能性があります。
年齢間隔または順序ですか？
間隔レベルの変数は連続的です。つまり、変数の各値は、前の値より1増分大きく、次の値より1増分小さくなります。年で測定した場合、年齢は良い例です。各増分は1年です。
年齢は名目変数ですか？
名義変数が表すデータのタイプを覚えておくには、名義=名前と考えてください。たとえば、継続的に測定された年齢変数は、23.487歳の値を持つ可能性があります。具体的に知りたい場合は、連続変数は、意味のあるゼロ点がある場合（つまり、年齢や距離など）、比率と見なされます。
3種類の変数は何ですか？
実験で変化するものは変数と呼ばれます。変数とは、さまざまな量またはタイプで存在する可能性のある任意の要因、特性、または条件です。実験には通常、独立、依存、制御の3種類の変数があります。
カテゴリ測定とは何ですか？
カテゴリーvs.
二分（2つのカテゴリ）および名目（3つ以上のカテゴリ）の観測値などのカテゴリを表すデータは、まとめてカテゴリ（定性）と呼ばれます。数値的に定義された方法を使用してカウントまたは測定されたデータは、数値（定量的）と呼ばれます。 カテゴリ変数の例は何ですか？
カテゴリカル。カテゴリ変数は、名前またはラベルである値を取ります。ボールの色（たとえば、赤、緑、青）または犬の品種（たとえば、コリー、羊飼い、テリア）は、カテゴリ変数の例です。定量的。したがって、人口は量的変数になります。
カテゴリデータは定性的ですか？
定性的またはカテゴリー的データには論理的な順序がなく、数値に変換することはできません。 「茶色」は「青」より高くも低くもないので、目の色は一例です。量的または数値的データは数であり、そのようにしてそれらは順序を「課す」。例としては、年齢、身長、体重があります。