我有 35 个维度（属性）的空间。我的分析问题是一个简单的分类问题。
在 35 个维度中，超过 25 个是分类的，每个属性都有 50 多种类型的值。
在那种情况下，引入一个虚拟变量也不适合我。
如何在具有很多分类属性的空间上运行 SVM？
如何处理具有分类属性的 SVM
机器算法验证
分类数据
支持向量机
2022-01-20 14:43:05
1个回答
- 如果您确定分类属性实际上是序数，那么只需将其视为数字属性。
- 如果没有，请使用一些编码技巧将其转换为数字属性。根据 libsvm 作者的建议，可以简单地使用 1-of-K 编码。例如，假设一个一维类别属性从. 只需将其转换为 3 维数，这样,,. 当然，这会在您的问题中产生显着的额外维度，但我认为这对于现代 SVM 求解器来说并不是一个严重的问题（无论您采用线性类型还是内核类型）。
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