机器学习 如何将分类变量视为连续变量会有何好处

在机器学习中，模型的性能和准确性完全取决于我们提供给模型的数据，因此数据是模型训练和构建中最有影响力的参数。在处理监督机器学习问题时，数据集中主要包含分类变量和连续变量。将分类变量转换为连续变量有一些好处。

在本文中，我们将讨论将分类变量转换为连续变量的一些好处，以及它如何影响模型的性能，以及背后的核心思想是什么。本文将帮助读者了解此转换的好处，并帮助回答与此相关的面试问题。

接下来我们将讨论将变量转换为前n个连续值的好处。

改善性能

机器学习算法要求将连续变量用作训练和测试数据，以进行训练和预测。我们不能将分类值直接提供给算法以训练和测试模型。

在这种情况下，我们可以使用编码方法，如独热编码、标签编码和序数编码，将分类变量转换为连续变量。

例如，我们可以使用客户购物行为的数据集。在这种数据集中，我们将拥有各个列，如客户年龄、性别、职业、工资等。在这种情况下，性别和职业将是分类列，因此需要将其转换为连续变量。

对于没有任何顺序的类或列标签的变量，例如性别，我们可以使用独热编码。而当变量的类别中存在顺序时，可以使用序数编码。

通过将这些分类列编码为数字或连续变量，我们可以轻松将这些值提供给线性回归和神经网络等算法，并获得可靠和高性能的模型。

特征工程

特征工程是机器学习中在对数据集进行训练之前的最重要步骤之一。在这里，数据要仔细观察，可视化，分析，根据同样的获取的见解来改进、删除或增加数据集的特征。

将分类变量转换为连续变量也有助于特征工程，我们可以通过这种方式从数据集中提取新的特征。

例如，假设我们有一个地质数据集，其中包含有关不同国家的信息。在这种情况下，我们可以将这些国家的信息转换为数值变量，然后计算两个不同国家之间的相似性，并以国家特征的数值形式进行更好的分析。

稀疏性问题

在一些数据集中，我们既有分类变量又有连续变量。现在，在这种情况下，可能会出现分类变量具有许多类别或标签，但每个类别都有很少的观测值。

现在，机器学习模型需要大量的数据和信息才能保持准确。如果分类值的每个类别都有较少的数据观测值，模型将无法找到分类列和目标列之间的任何统计关系，因此模型的性能将较差，存在稀疏性问题。

在这种情况下，我们可以使用编码或目标编码，其中将分类变量转换为连续变量，并将每个分类视为平均目标值。

捕捉非线性关系

在机器学习中，对目标变量影响最大的特征被视为最佳特征，并且给予最高的权重。现在每个特征与目标变量之间的关系可能不是线性的，因此我们需要识别目标变量和特征之间的关系的形状或程度，以便我们可以了解不同特征的重要性。

现在，如果我们的数据集中有一个分类变量作为特征，我们无法了解特征和目标变量之间的非线性关系，但是如果我们将该变量转换为连续变量，我们可以使用多项式或样条关系来帮助识别非线性关系。

例如，假设我们有一个数据集，其中包含用户的年龄组和购买行为。在这种情况下，我们可以将年龄组转换为连续变量，并且我们可以轻松使用多项式程度关系来识别模型训练的关系和最佳特征。

顺序信息

在某些分类变量中，我们具有顺序信息，其中分类变量的类别具有一定的顺序。我们可以将这些类型的变量编码为连续变量，其中变量的最高顺序可以仅在变量范围内具有最高权重。

例如，如果我们有一个分类变量，如教育水平，并且它具有类别，如B.Tech，M.Tech和Ph.D.，那么我们可以将这种类型的变量编码为连续变量，并且我们也可以保留类别的顺序，其中Ph.D.类在数值上具有更高的权重，因此模型可以理解Ph.D.类在顺序中高于其他类，并因此可以保持数据的本质。

要点

• 通过将分类值转换为连续值，我们可以提高模型的准确性和性能。

• 将分类值转换为连续变量有助于保留数据的原始信息。

• 编码分类值还对特征工程和特征提取有很大帮助。

• 将变量的分类到连续的转换有助于减少某些数据集中的稀疏性。

• 通过将分类变量转换为连续变量，我们还可以捕捉数据集中特征和目标变量之间的非线性关系。

结论

在本文中，我们讨论了将分类变量转换为连续变量的好处，为什么这很重要以及其中的核心思想。本文将帮助您了解此类转换的重要性，并使您轻松有效地回答与此相关的面试问题。