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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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pythonを用いた機械学習において、量的変数を質的変数に変換する方法に苦慮しています!

akakage13

総合スコア89

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2017/06/23 12:13

pythonを用いた機械学習において、量的変数を質的変数に変換する方法に苦慮しています!

course distance difference baba horse_weight 2 1600 -0.6 3 512 2 2400 0.3 5 486 1 1600 2.3 3 454 1 1600 0.4 3 494 2 1800 -0.2 5 494 1 1600 2 3 474

上記の、競馬関連情報のcsvファイルの内容は、以下のとおりでございます。

course(コース) : コースの状態を表す、1または2の カテゴリー変数

distance(距離) : 1600メートルや、2400メートル等の メートルを意味する 量的変数

difference(着差): 1着の馬がゴールしてから、何秒かかってゴールしたかの 秒数を意味する 量的変数

baba (馬場) : 馬場の状態を表す、1から5の カテゴリー変数

horse_weight(馬体重): 馬の体重を表す、kgを意味する 量的変数

#######################################

これらのデータを用いて、機械学習を行おうとする場合に、標準化を行いますが、その前に、量的変数を質的変数に変換する

必要が有ると思います。

量的変数と質的変数が混在すると、うまく機械学習が出来ないと成書では学びました。

今更ながらではございますが、本当なのでしょうか?

小生の出来る範囲で、量的変数を質的変数に変換する方法を探したのですが、なかなか見つかりません。

先輩方の御教示、よろしくお願いいたします。

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回答2

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「量的変数を質的変数に変換する方法」といえば、普通に、クラスタリングでしょ。

複数の変数を統合するのは、モデルがシンプルになりますし、解釈もしやすくなりますね。そげおとすものもおおいけど。

クラスタリングの結果は、連続値ではなく、離散値なので。

あと、連続値は微積をつかうのに、離散値は、微積は特に必要ないよね、という形で、扱える方法が違うというのはありますね。

投稿2017/06/24 03:24

kiichi54321

総合スコア1984

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akakage13

2017/06/24 19:31

kiichi54321様、御教示ありがとうございました!
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ベストアンサー

まず、用語の定義を確認させてください。

量的変数:値の大小が存在するもの
質的変数:値の大小が存在しないもの(例:男女、コースの種類など)

これを踏まえて、

量的変数と質的変数が混在すると、うまく機械学習が出来ないと成書では学びました。

今更ながらではございますが、本当なのでしょうか?

私の知る限りそのような事はないと思います、その成書を教えて頂ければ、もっと明確な答えが出ると思います。

投稿2017/06/23 12:20

pashango2

総合スコア930

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pashango2

2017/06/23 12:33

Deep Learningではなくて機械学習だったんですね、具体的にどのような計算をしたいのでしょうか? それによって答えが変わってきます。
akakage13

2017/06/23 13:28

pashango2様、早々の御教示ありがとうございます。 course distance difference baba horse_weight arrival 2 1600 -0.6 3 512 1 2 2400 0.3 5 486 1 1 1600 2.3 3 454 0 1 1600 0.4 3 494 0 2 1800 -0.2 5 494 1 1 1600 2 3 474 0 1 2000 1.4 3 440 0 具体的には、例えば、 一番右端の  arrival  を目的変数、 それ以外の項目を、説明変数に設定する、 K近傍法、あるいはランダムフォレスト、線形回帰モデルでございます。 御教示、よろしくお願いいたします。
pashango2

2017/06/23 21:11

ランダムフォレストはよく知らないため返答できません。 K近傍法については、質的変数でも適切な距離が求めるようにダミー変数を調整してあれば問題ないはずです。 線形回帰モデルについては、質的変数では意味を成さないのではないでしょうか? 量的変数と質的変数の混在は上手くいかないというのは、どのような文法でおっしゃっているのでしょうか? 質的変数の適切な数値化が難しいという意味でしょうか? 少なくともK近傍法では、混在していても問題はありません(質的変数の適切な距離を指定する必要があります)
akakage13

2017/06/24 02:42

pashango2様、丁寧な御教示ありがとうございました。 K近傍法では問題ないとのことでございますね。 今後ともよろしくお願いいたします。
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