weka中的多级分类变量

Question

我是数据挖掘的初学者。我正在使用weka。该数据集有109个变量，其中许多是具有多个级别（1到8）的名义变量。我的问题是：

1.我应该将分类变量（最多8级）转换为二进制或按原样使用吗？

注意：我将使用逻辑回归，随机森林，朴素贝叶斯算法。

Answer 1

它们应该按原样运行，但如果您将分类数据预处理为二进制数据，则可能会有不同的结果。

Logistic回归，随机森林和朴素贝叶斯似乎在Weka中使用名义价值。如果将属性转换为二进制，则其中一些模型可能会有不同的表现。我不认为Logistic回归会产生太大的影响，但我对随机森林或朴素贝叶斯不太确定。