数据挖掘不可忽视测量级别
为保证模型精准度，通常，构建模型前需要对样本进行缺失值、异常值、数据合并、数据离散化以及变量转换等多方面的处理，处理过程中，变量测量级别的确定贯穿其中。
测量类型通常包括名义测量、次序测量、标度测量与二分取值型测量，其中标度测量包括间距测量与比率测量两种。
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数据挖掘不可小觑测量级别
最新推荐文章于 2024-12-25 21:29:01 发布
数据挖掘中，测量级别的正确理解至关重要。从名义测量、次序测量到间距测量和比率测量，不同级别决定了变量如何处理及模型精度。名义测量仅表示分类，次序测量允许排序，间距测量可进行加减但不能乘除，比率测量则允许所有算术运算。正确定义变量类型，避免因错误定义导致分析偏差，对于水平较高的变量，如城市字段，可适当分组处理以降低计算复杂性。
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