Question

我有数据集，其中包含客户的信用详情。我必须使用神经网络库在此数据集上构建神经网络模型。该数据集包含分类变量。我需要在运行它之前转换这些变量。有人可以帮我这个。

数据集中的变量：

checking_balance ：＆lt; 0 DM，1 - 200 DM，未知，＆lt; 0 DM

目的：家具，教育，汽车

employment_duration ：＆gt; 7年，1 - 4年，4 - 7年

credit_history ：非常好，很关键，很好

months_loan_duration ：6,48,12,42

谢谢..

Answer 1

要使用分类变量作为输入，您可以将其编码为一组布尔输入，每个布尔输入代表一个0或1的类别。例如，您的目的＆＃39;变量可以转换为三个布尔变量（家具，教育，汽车）。

您可以像这样自动生成带有类别标志的列：

flags = data.frame(Reduce(cbind, 
     lapply(levels(d$purpose), function(x){(d$purpose == x)*1})
))
names(flags) = levels(d$purpose)
d = cbind(d, flags)

# Include the new columns as input variables
levelnames = paste(names(flags), collapse = " + ")
neuralnet(paste("output ~ ", levelnames), d)

在R中转换分类变量用于ANN（神经网络）

1 个答案: