关于分类变量数字化问题请教（100论坛币..）

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<P>做逻辑回归时，对于分类变量数字化问题：</P>
<P>    一种解决方是用0，1编码。若分类变量有n个值，则0，1串长度为n-1。<BR>    例如，某产品有3种颜色：黑、白、绿。若黑为（0，1），白为（1，0），则绿是</P>
<P>（1，1），还是（0，0）？</P>
<P>     还有一种办法是求分类变量WOE值。<BR>     请问WOE值如何求才合理呢？<BR>     仍以某产品有3种颜色为例。假如要用逻辑回归，判断客户对产品的满意度。而颜</P>
<P>色是产品的特性之一。则三种颜色的WOE值该如何求。</P>
<P>     对于神经网络模型而言，也需把分类变量数字化。</P>
<P>     请问数字化方法是与照逻辑回归相同，还是有其它注意事项？</P>
<P>     最后，请大家注意，管理员答应回答一个问题，奖100论坛币....</P>

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关键词：100论坛币 分类变量 0论坛币 论坛币 数字化 论坛 请教 变量 分类 数字化

<P>该产品颜色是个三分类变量，那么只要引入两个变量color1和color2，其中color1取0或１，分别代表不是黑色和是黑色；同样color2也取0或1，分别代表不是白色和是白色。只需要引入两个变量color1或color2就可以，不必对绿色再引入color3这个变量．因为如果color1=0且color2=0，代表既不是黑也不是白，那么就是绿了．</P>
<P>从理论上说，对一个n分类变量就只要引入n-1个（０，１）取值的逻辑变量就可以．如果引入n个逻辑变量是错误的，因为这会引起一个叫＂多重共线性＂的问题，也就是说存在color1＼color2＼color3取值向量的一个线性组合其值等于０，这将使得回归系数的方差变动很大，这样得出的回归系数就不可靠了．</P>
<P>反正回归当中这个问题是这样处理的．神经网络模型我只会瞎用用，理论上还搞不懂．提出来，希望对您有所帮助．</P>

虚拟变量的设置在郭志刚那本spss的书有详细讲的。

学习了~~