如何量化这些特征以便使用逻辑回归进行分析?

我有一个困扰我一段时间的小问题。我有一个包含有趣特征的数据集,但其中一些是无量纲的量(我尝试过使用z分数处理它们,但情况变得更糟)。这些特征包括:

时间戳(如YYYYMMDDHHMMSSMis格式),我从中提取最后9个字符。用户ID(以哈希形式),如何从中提取意义?IP地址(你知道它们是什么),我只提取前3个字符。城市(有如1,15,72这样的ID),如何从中提取意义?地区(与城市类似),我应该从中提取意义还是直接保留它?

其余的特征是价格、宽度和高度,这些我都能理解。任何帮助或见解将不胜感激。谢谢你。


回答:

  • 时间戳可以转换为Unix时间戳,这是一种合理的自然数
  • 用户ID/城市/地区是名义值,必须以某种方式编码。最常见的方法是创建与可能值数量相同数量的“虚拟”维度。因此,如果你有100个城市,你就创建100个维度,并仅在代表特定城市的维度上标记“1”(其他维度标记为0)
  • IP地址最好删除,或者转换为一些小的分组(基于DNS网络标识和上述的名义到虚拟的转换)

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