안녕하세요,
저는 예측 모델링에 초보자입니다. 누군가가 도울 수 있기를 바랍니다.
나는 7 개의 변수를 가진 데이터 세트를 가지고 있는데, 그 중 4 개가 범주 형 (명목상 2 개, 서수 2 개)입니다. 데이터를 교육 및 유효성 검증에 분할했습니다. 내 모델을 실행하려는 "새로운"데이터 세트도 있습니다.
ordinal 변수 x1을 가진 훈련 / 유효성 검사 파티션에는 b, c, d, e, f와 같은 값이 있습니다. 새 데이터 집합에서 다음 값을 갖는 변수 x1을 고려할 수 있기를 바랍니다. a, b, c, d, e, f, g, h는 b보다 좋으며 g와 h가 더 나쁘다. f보다. 이런 식으로하는 최선의 방법은 무엇입니까? 비록 새 데이터 집합에 포함될 새 값을 설명하기 위해 추가 더미 변수 열을 만들 수는 있지만 매우 잘 작동하지는 않습니다.
또한 공칭 변수 x2가 있습니다. 내가 가진 유일한 정보는 가치 "J"가 "none"보다 높은 가격을 요구한다는 것입니다. 이것을 모델로 만들 수있는 방법이 있습니까? 조건식은 갈 길입니까?
어떤 도움을 주셔서 미리 감사드립니다!
귀하의 # 1을 정확히 이해하면 교육 및 검증 데이터 세트의 X1에는 레벨 a, g 및 h가 없지만 귀하의 "새로운"데이터는 해당됩니다. 그렇다면 X1a, Xg 및 X1h에 대한 추정치가 없기 때문에 새 데이터에서 x1을 사용하여 예측을 수행 할 수 없습니다. 두 개의 데이터 세트를 혼합 한 후에 무작위로 교육 및 검증을 다시 그릴 수 있습니다.
# 2와 관련하여 주문에 대한 설명을 위해 순서 변수로 X2를 모델에 입력 할 수 있습니다 (J vs. 없음. (명목상의 코딩과 서수 코딩의 차이는 단지 그 변수의 추정치의 해석 일 뿐이며, 절편이나 적합성을 제외한 다른 변수의 매개 변수 추정에는 영향을 미치지 않습니다.)
