异构数据分类器
异构数据分类器
提问于 2012-04-27 11:24:47
我有一个由1000个样本组成的L2维数据集，包括5个温度值，5个价格值，一个整数值，代表一个人类专家(undecided=0，good=1，bad=2，danger=4)的判断和一个我想要学习预测的二元决策变量。
我如何找到一个分类器来处理这些异构的数据呢？
我正在考虑为每个可能的人类判断(0,1,2,4)，so 4分类器构建一个分类器。因此，对于每个人的判断值，我会：-集中和降低温度和价格值--也许使用PCA来去除一些无关的特征--使用机器学习方法进行分类(比如多层神经网络或支持向量机)。
我的方法正确吗？(如果有1000种可能的人类判断，而不是4种呢?)
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2012-04-27 15:44:59
SVMs或ANNs的一种典型的编码类别方法是1 of -C编码：
- 神经网络常见问题 - 主题:应如何编码类别？
- 支持向量分类实用指南 - 2.1分类特性
一般情况下，几乎每个分类器都能处理异构数据。但您必须对输入进行预处理(缩放、规范化、.)。在我给你的链接中应该有很多提示。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/10349729
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