Почему важно различать номинальные и порядковые категориальные признаки в машинном обучении?

Различение номинальных и порядковых категориальных признаков важно в машинном обучении, так как это влияет на выбор методов анализа и кодирования данных. sky.pro olegtalks.ru

Номинальные категории не могут быть проранжированы, и нет логической возможности их порядкового сравнения между собой. olegtalks.ru Для таких переменных наиболее информативными являются такие показатели, как мода (наиболее часто встречающаяся категория) и относительная частота. sky.pro Они не могут быть усреднены или суммированы. sky.pro

Порядковые категории, в свою очередь, имеют естественный порядок или ранжирование, но интервалы между значениями не являются равными или измеримыми. sky.pro Для таких переменных можно вычислять медиану, квартили, использовать ранговые корреляции. sky.pro Однако важно помнить, что разница между «высоким» и «средним» не обязательно равна разнице между «средним» и «низким», что накладывает ограничения на методы анализа. sky.pro

Таким образом, понимание типа категориальных данных (номинальных или порядковых) позволяет выбрать подходящий метод кодирования, что в итоге обеспечивает точное представление для моделей машинного обучения. www.c-sharpcorner.com