线性回归模型如何处理有序分类数据？

我正在学习线性回归模型，但是遇到了处理有序分类数据的问题。具体来说，我的数据集中有一些特征是有序分类数据，比如衣服的尺码或考试的成绩等。我想知道在使用线性回归模型进行预测时应该如何处理这些有序分类数据？是否需要将其转换成数值型数据，还是需要使用一些特殊的编码方式？希望有经验的老师或者同行能够给出一些指导和建议。谢谢！

提问时间：2023-07-13 12:43:11 编辑时间：2023-07-13 12:43:13 提问者： Night_Crawler
  • Silver_Strider
    6

    对于有序分类数据，可以使用数值型编码或者有序编码来进行处理。数值型编码对应每个类别一个数字（如小、中、大分别用1、2、3表示），有序编码则对于每个类别使用一个向量（如小、中、大分别用[1,0,0]、[0,1,0]、[0,0,1]表示）。需要注意的是，在使用线性回归模型进行预测时，应该将数值型编码或有序编码的特征数值化，再进行模型的训练和预测。

    回答时间：2023-07-13 12:43:17
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