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No.1ベストアンサー
- 回答日時:
古典論の数量化Ⅰ類のように、カテゴリー変数の各クラスを切片効果とみなすような解析は、リッジ回帰ではできません。
このケースでは、ワンホット・エンコーディングを行い、数量化するのが定石です。それぞれのカテゴリ毎に0か1の数値が入り、その効果は傾きの違いとして出てきます。
古典論では、最後のクラスを隠して線形制約が入るのを防ぎますが、ジッリ回帰のような正則化回帰では、それは不要です。
例えば、仕入先A,B,C,Dがあり、仕入先Dのみ製品特性に影響している(傾きが大きい)という結果が出ます。
上記のケースで「仕入先というグループ」が効いているという結果を得たいときは、ワンホット・エンコーディングをしたうえで、グループ・ラスーという正則化回帰に掛けます。
No.2
- 回答日時:
#1です。
タイプミスを訂正します。誤)古典論では、最後のクラスを隠して線形制約が入るのを防ぎますが、ジッリ回帰のような正則化回帰では、それは不要です。
↓
正)リッジ回帰
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