Categorical-Data
使用線性 SVM 混合連續和二進制數據？
所以我一直在玩 SVM，我想知道這是否是一件好事：
我有一組連續特徵（0 到 1）和一組轉換為虛擬變量的分類特徵。在這種特殊情況下，我將測量日期編碼為一個虛擬變量：
我有 3 個時期的數據，我為它們保留了 3 個特徵編號：
20：21：22：
因此，根據數據來自哪個時期，不同的特徵將被分配 1；其他人將得到 0。
SVM 是否可以正常工作，或者這是一件壞事？
我使用 SVMLight 和線性內核。
只要您進行一些預處理，SVM 就會同時處理二進制和連續變量：所有特徵都應該被縮放或標準化。在這一步之後，從算法的角度來看，特徵是連續的還是二元的並不重要：對於二元，它看到的樣本要么“遠”，要么非常相似；對於連續值，也有中間值。內核與變量的類型無關。