カテゴリー変数/カテゴリー変数の新しい値こんにちは、
私は予測モデリングが初めてなので、誰かが手助けできることを願っています。
私は7つの変数を持つデータセットを持っています。そのうち4つはカテゴリカルです（2つの名義、2つの序数）。 データをトレーニングと検証に分割しました。モデルを実行したい「新しい」データセットもあります。
私の学習/検証区画では、私は序数変数x1を持っていて、それは次の値を持っています：b、c、d、e、f。 私は、新しいデータセットに次の値を持つ変数x1を考慮できるようにしたいと思います。fより。 このようなことをするための最善のアプローチは何ですか？新しいデータセットに含まれる新しい値を考慮して、追加のダミー変数列を作成することもできますが、あまりうまくいきません。
また、公称変数x2があります。 私が持っている唯一の情報は、値 "J"が "なし"よりも高い値段であることです。これをモデルに組み込む方法はありますか？条件式はどこへ行くのか？
ご協力ありがとうございます。
カテゴリカル変数/カテゴリカル変数の新しい値私があなたの＃1を正しく理解しているならば、あなたのトレーニングと検証データセットのX1はレベルa、gとhを持っていません、しかしあなたの「新しい」データは持っています。 もしそうであれば、単にX1a、Xg、X1hについての推定値がないという理由だけで、新しいデータからx1で予測することはできません。2つのデータセットを混合した後、トレーニングと検証をランダムに再描画できます。
＃2に関しては、順序付けを考慮するためにX 2を序数変数としてモデルに入力できます。Jvs. 無し。（注 - ノミナルコーディングと序数コーディングの違いは、その変数の推定値の解釈にすぎません。切片や適合度以外の他の変数のパラメーター推定値には影響しません。）
