我应该如何在分类变量和连续变量之间进行一致性分析？

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measurement、reliability

我目前很难选择一种统计测试来验证使用两种不同测量风格的两种测量之间的一致性。下面是我的变量的结构。我将使用我的数据的一个假示例来帮助演示我的问题。测量一:8个类别的1个标称变量-主要汽车选择，例如，您的主要汽车选择是什么。例如，1=福特，2=霍尔登，3=丰田，4=三菱，5=马自达，6=现代，7=斯巴鲁，8=大众。测量二:从测量一中提取8个类别的8个连续变量。例如，请评估您购买a____福特的可能性。参与者在所有8个<

浏览 62提问于2021-04-14得票数 1

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如何在Python中实现自动方差分析

machine-learning、python、feature-engineering、dimensionality-reduction、kaggle

我正处于模型降维阶段。我有一个分类列的列表，我希望找到每一列与我的连续SalePrice列之间的相关性。'MiscFeature', 'SaleType', 'SaleCondition', 'Street', 'CentralAir'] 因为它是绝对的还是连续的，我读到了我想循环并输出列表中的每个元素与SalePrice列之间的相关性。

浏览 0提问于2019-07-14得票数 3

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R中使用混合模型的潜在类分析

r、statistics、cluster-analysis、mixture-model

我试图在R中执行潜在的类分析，但我有一些变量既是连续的，也是分类的。此外，我有52个状态或行，我正在尝试有52个潜在的类或子组。我开始用R编写代码，但是我得到了一个错误。value = contr.funs[1 + isOF[nn]]) : contrasts can be applied only to factors with 2 or more levels 这是我的

浏览 9提问于2018-12-14得票数 1

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连续输入与范畴输出的关联

statistics、logistic-regression、correlation

我有两个独立的连续变量，如年龄、价格和结果变量，如购买与否。现在，我应该用哪个测试来确定连续输入变量与分类结果变量之间的关联？

浏览 0提问于2021-05-25得票数 0

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我应该使用决策树或逻辑回归来进行分类吗？

classification、logistic-regression、decision-trees

我正在研究一个分类问题。我有一个包含相同数量的分类变量和连续变量的数据集。如何在决策树和逻辑回归之间决定使用哪种技术？假设logistic回归更适合连续变量，决策树更适合连续变量和范畴变量，这是否正确？

浏览 0提问于2015-06-09得票数 17

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由分类数据和连续数据组成的数据集的聚类分析？

r、cluster-analysis

我一生中从来没有做过聚类分析，我整齐地遵循了一本关于如何在R中进行聚类分析的书中的步骤。R:无监督机器学习的聚类分析实用指南:第1卷(多元分析)，Alboukadel Kassambara先生然而，我遇到了一个问题，因为在这本书中，数据标准化取代了数值变量，然而，我有一个由13个变量组成的数据集，其中最主要的是分类。我查过google和

浏览 2提问于2018-07-18得票数 0

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用于PCA的单尺度热编码变量

scikit-learn、pca、one-hot-encoding

我有混合了连续变量和分类变量的数据。我计划对分类变量进行一次性编码，缩放数据集(mean=0，std=1)，然后执行主成分分析以减少维数。我需要知道在做PCA之前，我是否也应该对单热点编码变量进行类似的缩放？为此，我将使用python scikit-learn包。

浏览 0提问于2018-05-22得票数 2

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发现相互作用

r、predictive-modeling

你如何发现连续变量和范畴变量之间的交互作用？我尝试过使用ggPredict，但如果有更多的级别，它似乎无法工作。我有一个作为声誉的分类变量，它有7个等级，我还有多个变量来预测一个学生在下一次硕士考试中的分数，如年龄、pref_hand、身高、考试1、考试2、考试3。如何找到声誉与我发现的最佳模型之间的相互作用，用前向逐步回归来预测下一次考试中的分数，如果我发现交互

浏览 0提问于2018-11-13得票数 0

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范畴变量与回归的关联

regression、data、categorical-data、pearsons-correlation-coefficient

我们进行数据分析和建立模型。例如，我构建了一个具有多个预测器(多元回归)的回归模型。然后我们检查了许多事情:正态性、多重共线性等，特别是我们检查了多重共线性、数值/连续变量、变差通货膨胀因子( VIF )等，如果我们发现存在多重共线性，那么我们就去掉了其中一个高度相关的特征。我的问题是:分类变量可以做些什么？我的意思是，如果两个分类变量是相关的/相关的，这是否意味着我</

浏览 0提问于2016-05-08得票数 1

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我如何找到最佳的生存分析分类？

survival-analysis、lifelines

我有个关于生存分析的问题。然而，我有以下数据(只是一段摘录)：现在，我尝试使用Python生命线包进行生存分析。例如，我想知道T细胞是否影响整体生存(OS).但据我所知，我需要把T细胞的数目分为不同的类别，例如高T细胞和低T细胞.是那么回事吗？但我该怎么找出最合适的人选呢？我的计划是证明高T细胞的肿瘤比低T细胞有更好的存活。但是，我如何才能找到最好的截断值来区分高T细胞和</em

浏览 19提问于2021-03-26得票数 1

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用分类变量水平估计h2o广义线性模型系数

r、glm、h2o

我想通过h2o glm中的分类变量水平来估计预测器的系数。例如，如果我的数据框有产品价格(连续变量)和产品类型(分类变量)，那么我想按产品估计价格系数。如何在h2o或R中执行相同的操作？非常感谢，

浏览 0提问于2016-12-08得票数 0

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如何在字符串仅为R的数据上运行群集

r、string、cluster-analysis、unsupervised-learning

我试图在一个非常大的数据集中运行一个集群。它只包含用于值的字符串。我已经删除了NA，并与一个虚拟值重新关联。我的K-指R的意思是由于那强迫症而不断失败。社区将如何在这些数据上运行集群。我正在尝试查看这些列中是否有任何列导致数据较早中断，而另一列则试图理解可能的结构。用K均值进行思想聚类是最好的方法，但不知道如何处理字符串。已经转化为R中的因素，但仍然存在问题。

浏览 0提问于2018-06-20得票数 0

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二值连续输入R中的决策树

r、machine-learning、decision-tree、rpart

我们正在用连续输入和二进制输入建立决策树的模型。我们正在分析天气对自行车行为的影响。线性回归表明“雨”对自行车数量有很大的影响。我们的雨变量是二进制，表示每小时下雨的状态。这可能是由于雨变量的分类所致。Rpart似乎更喜欢使用连续变量(如温度)作为决策节点。对于rpart如何决定是否使用连续变量或二进制变量作为决策节点，我们应该知道什么？有可能控制这种变量的选择吗？

浏览 3提问于2015-12-04得票数 0

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决策树的缺点

decision-trees

我在博客中看到决策树有以下缺点：如果这是真的那为什么？

浏览 0提问于2018-05-10得票数 1

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使用卡方检验进行特征选择

machine-learning、feature-selection、chi-squared

我总是很难理解卡方检验的意义，以及如何使用它进行特征选择。我试着阅读维基页面，但我没有得到一个实际的理解。有谁能解释一下吗？

浏览 3提问于2014-02-05得票数 1

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范畴(序数)与离散(连续)值的相关性

correlation

我正在做双变量分析，但现在我希望看到我的分布之间的相关性。我怎样才能看出两者之间的相互关系？我必须为我的钱的数额创建课程吗？

浏览 0提问于2019-09-25得票数 1

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如何检查连续变量和分类变量之间的相关性？

python、linear-regression、correlation、categorical-data

我有一个数据集，包括分类变量(二进制)和连续变量。我正在尝试应用线性回归模型来预测连续变量。有人能告诉我如何检查分类变量和连续目标变量之间的相关性吗？psychother', \ 'fibrosisandother', 'malnutrition', 'hemo']]

浏览 0提问于2017-06-22得票数 14

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在使用类似分类器的决策树之前，我们应该把独立的连续变量(特征)转换成分类变量吗？

machine-learning、classification、random-forest、decision-trees、preprocessing

假设我有一个因变量来预测“态度”，它可以有三个值“正/负/中性”。我有以下自变量或特征-年龄，身高，性别，收入等。我试图预测态度的决策树分类器。态度~年龄+身高+性别+收入(决策树)这是过度适应的问题吗？是否应该将连续变量转换为范畴<em

浏览 0提问于2016-07-10得票数 1

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如何在具有分类变量和连续变量的数据集中查找和计算相关性？

python、correlation

我正在研究一个保险域用例，以预测现有客户是否会购买第二份保险单。我在不同的类别下有一些客户的个人详细信息，如婚姻状况，吸烟者(是或否)，年龄(年轻，成人，老年人)，性别(男性/女性)，以及少数连续变量，如保费支付，保险金额。我的目标是使用分类变量和连续变量的混合集合来预测类别(1-将购买第二份保单，0-不会购买第二份保单)。那么，我如何在这个数据集中找到/计算相

浏览 2提问于2019-11-16得票数 0

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当我们既有连续变量又有类别变量作为预测变量时，如何在多项逻辑回归中检验多重共线性？

r、logistic-regression

如何在多项逻辑回归中检验多重共线性？我有25个自变量和1个因变量。在25个独立变量中，17个变量是连续变量，8个变量是分类变量(具有两个值:是/否或足够/不足)。我想检查这些自变量之间的多重共线性。我正在使用R，提前谢谢！

浏览 76提问于2019-02-27得票数 0

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