ロジスティック回帰を適用する際に正規化する変数の選択

Question

データセットが連続変数およびバイナリ変数である独立変数を含むとします。通常、ラベル/結果列は1つのホットベクトルに変換されますが、連続変数は正規化できます。しかし、バイナリ変数には何を適用する必要があります。

 
AGE  RACE GENDER NEURO EMOT 
15.95346 0 0  3  1 
14.57084 1 1  0  0 
15.8193  1 0  0  0 
15.59754 0 1  0  0 

これはどのようにロジスティック回帰およびニューラルネットワークに適用されていますか？

Answer 1

連続値の範囲が小さい場合、それをバイナリ形式にエンコードし、そのバイナリ形式の各ビットをプレディクタとして使用します。 たとえば、2進数では2 = 10です。 したがって

predictor_bit_0 = 0

predictor_bit_1 = 1

試してみて、それが動作するかどうかを確認。ただあなたに警告するために、この方法は非常に主観的であり、あなたのデータのために良い結果をもたらすかもしれません。