아래 옵션을 살펴보세요.
캘리포니아의 주택 가격은 도시마다 현저하게 다릅니다.
주택 가격을 예측하기 위해 모델을 만들어야 한다고 가정해 보세요. 다음 중
roomsPerPerson 또는 주택 가격 간의 도시별 관계를 학습할 수 있는
특성 또는 특성 교차는 무엇인가요?
별도의 비닝된 특성 3개: [비닝된 위도],
[비닝된 경도], [비닝된 roomPerPerson]
비닝은 모델이 단일 특성 내에서 비선형 관계를 학습할 수 있게 하므로 유용합니다. 그러나 한 도시가 두 개 이상의 차원에 존재하므로 도시별 관계를 학습하려면 위도와 경도를 교차해야 합니다.
특성 교차 1개: [위도 X 경도 X roomsPerPerson]
이 예시에는 실제 값을 갖는 특성을 교차하는 것은 좋은 생각이 아닙니다.
예를 들어 위도와 roomPerPerson의 실제 값을 교차하면 한 특성 (예: 위도)이 10% 변경되면 다른 특성 (예: roomPerPerson)이 10% 변화합니다.
특성 교차 1개: [비닝된 위도 X 비닝된 경도 X
비닝된 roomsPerPerson]
비닝된 위도를 비닝된 경도를 교차하면
모델에서 RoomPerPerson의 도시별 효과를 학습할 수 있습니다.
비닝을 통해 위도를 변경하면 경도가 변경되는 것과 동일한 결과를 생성할 수 있습니다. 빈의 세부사항에 따라 이 특성 교차는 도시별, 지역별 또는 블록별 효과를 학습할 수 있습니다.
두 특성 교차: [비닝된 위도 X 비닝된 roomPerPerson]
및 [비닝된 경도 X 비닝된 roomPerPerson]
비닝하는 것이 좋습니다. 하지만 도시는 위도와 경도의
결합이기 때문에 별도의 특성 교차는 모델이
도시별 가격을 학습하지 못하게 합니다.