我正在尝试建立一个线性回归模型，但是我的一些特征不是数值，例如“ Car Colour”，而其他特征是“ Engine Size”。在非数字情况下，我不确定在添加为输入要素时如何表示这一点。我能想到的唯一方法是用不同的值表示每种颜色，例如（红色= 1，蓝色= 2，绿色= 3 ...），但是这似乎不可接受，因为这意味着绿色是“比红色更好。
任何人都可以帮忙...我正在用Java实现此功能，因此，我希望以这种语言表示的算法或与语言无关的算法。
一种方法是使用伪编码，另一种技术是效果编码。
请参阅本文以获取更多详细信息，我认为作者的解释比我在这里可以做的要好。
回归模型中的分类变量编码：Resmi Gupta的虚拟和效应编码
我想这个解决方案将属于您的语言独立类别;）
编码汽车颜色（我假设汽车颜色只能采用3个值：红色，蓝色，绿色）
您可以对其进行如下编码：
Color Dummy_Var_One Dummy_Var_Two
Red 1 0
Blue 0 1
Green 0 0
在上表Green中将成为参考级别。在您的情况下，如果您的颜色采用n值，则需要包含n-1虚拟变量。
可以在Weka过滤器NominalToBinary中找到Java实现，尽管这将为类别创建n变量n。
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