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社区首页 >问答首页 >特征工程:将360°方向变量输入神经网络的最佳方法

特征工程:将360°方向变量输入神经网络的最佳方法
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Stack Overflow用户
提问于 2022-06-10 13:12:06
回答 1查看 39关注 0票数 0

预测变量(X)可以是360°尺度上的定向变量。

显然,它是一个连续体,其值360非常接近于1。将一个从1到360的连续变量输入到神经网络中就会产生偏差。

处理这件事最好的方法是什么?

  • 的一种方法可以是将值(1到360)分类为:北NorthEast -东- EastSouth -南- SouthWest -西- WestNorth.

还有其他建议或意见吗?

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回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2022-06-11 00:08:50

通过将你的特征表示为二维,而不是一个,你可以很容易地避免这个问题--只要把它通过余弦和正弦,这样你就可以把你的角度变成一个单位圆上的一个点。

代码语言:javascript
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f(a) := [cos(a), sin(a)]

注意,我们现在有了f(0) = f(2*pi) = f(4 * pi)等等。请注意,这是以弧度表示的,如果您使用的是您想要做的学位。

代码语言:javascript
运行
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g(d) := f(d/180 * pi)
票数 1
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原文链接:

https://stackoverflow.com/questions/72574880

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