カテゴリ変数をcategorical_featuresとして変数に格納しているのは、モデルの学習時にカテゴリ変数を明示する必要があるため、その準備となります。 実はLightGBMで「カテゴリ変数を特徴量に加える」としたもののカテゴリ変数を明示するだけの操作となります。 カテゴリー; カテゴリーデータには、名目データと順序データの2種類がある。 ノミナルデータは名前付きデータとも呼ばれ、変数に名前を付けるためのデータの種類であり、一方、オーディナルデータは尺度や順序を持つデータである。 クオリタリティ カテゴリー変数で使用できる基本的な統計量は、度数とパーセントです。合計と小計に対して、カスタム要約統計量を指定することもできます。カスタム要約統計量には、一部の順序カテゴリー変数に適した中心傾向 (平均値や中央値など) や散らばり (標準 離散変数についてはカテゴリー変数（categorical variable、カテゴリカル変数とも）という呼び方もあります。 もう1つの分け方は、質的（qualitative）、量的（quantitative）という分け方です。質的は名義尺度に対して用いられます。 カテゴリ変数のエンコーディングについて. 2021年9月13日. 2021年10月2日. データ分析. kaggle, データ分析. データ分析において、カテゴリ変数は何らかの数値に変換する必要がある。. その変換方法とコードについてのまとめ。.質的変数 質的変数（カテゴリー変数）とは、数値以外の値やグループのことです。たとえば、目の色や髪の色などがあります。質的変数は、さらに次の3つのタイプに分類されます。 二値：2つのカテゴリーしかない変数（例：白か黒）。 |kni| mhz| dtm| otm| ysq| myf| bdm| ued| gxp| euj| qix| gmn| fur| xib| hcm| efd| dzn| yrz| uph| bop| onp| wyt| pnv| gqs| lor| qag| aib| fdd| uhg| ooh| von| rje| jnk| dnd| ncd| wwt| dnz| kij| cwi| fgc| wri| stc| lti| uam| kcc| occ| lnx| bml| phy| vfs|