categorical variable
时间: 2023-04-30 13:05:33 浏览: 86
分类变量是指表示所研究对象的特征或属性的变量,其取值为分类标签或符号,而非数值。例如,性别、民族、职业等都是分类变量,它们不能被简单地用数值表示。分类变量在统计分析中经常用来描述不同组之间的差异或相似性。
相关问题
Suppose that a particular categorical variable is defned by M distinct categories, l1,..., lM. The set S of possible splits at that node for that variable is the set of all subsets of {l1,..., lM}. Denote by τL and τR the left daughter-node and right daughter-node, respectively, emanating from a (parent) node τ . In general, there are 2M−1 − 1 distinct splits in S for an M-categorical variable解释一下
这段话是在讲述对于一个拥有M个不同类别的分类变量,其可能的分割方式的数量。假设该变量的类别为l1,l2,...,lM,那么可能的分割方式就是所有{ l1,l2,...,lM }的子集。对于一个父节点τ,假设它有两个子节点τL和τR,那么在一般情况下,对于一个M个类别的分类变量,其可能的分割方式数量为2M-1 -1。
简单来说,对于一个有M个不同类别的分类变量,其可能的分割方式就是将这些类别组合成不同的子集,然后在每个子集中将其作为一个分割点,分割数据。对于一个父节点,可以有两个子节点,每个子节点都是由一个分割点将父节点的数据分成两部分形成的。因此,对于每一个可能的分割点,我们都可以得到一个不同的分割方式。对于M个类别的分类变量,一共有2M-1个可能的子集,减去1,就是可能的分割方式数量。
代码意思:isCategorical = [zeros(15,1);ones(size(X,2)-15,1)]; % Categorical variable flag
这行代码的作用是生成一个列向量 `isCategorical`,其中前15个元素为0,后面的元素为1,用于指示一个矩阵 `X` 中每一列的类型是否为分类变量。具体来说,`size(X,2)` 返回矩阵 `X` 的列数,`ones(size(X,2)-15,1)` 生成一个大小为 `size(X,2)-15` 的列向量,元素全部为1,`zeros(15,1)` 生成一个大小为15的列向量,元素全部为0。将这两个向量拼接在一起,就得到了一个大小与 `X` 列数相同的列向量,其中前15个元素为0,后面的元素为1。这个列向量用于指示哪些列是分类变量。
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