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用spss做哑变量--给不敲代码同学福音

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今天给各位分享怎么用spss做哑变量,也算是给不想敲代码的同学带来一些福利。
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大家好,各位周五下班愉快,希望人人都能在地铁上看到这篇文章。我是番茄学院的小番茄:人在蒙古、刚下航母,明去白宫,谢邀谢邀,匿了匿了。但还是挡不住跟各位分享的热情,今天来分享一些内容。

今天给各位分享怎么用spss做哑变量,也算是给不想敲代码的同学带来一些福利。

首先介绍下什么是哑变量。哑变量是由虚拟变量衍生过来,指的长短数值型的字符变量转换而来的变量,凡是情况下这些变量都是无序的变量。如性别、职业等等。

因为假如你用0暗示女,1暗示男,这里数值上,由于1大于0,所以会构成在模型解释上取值为男的权重会比女的大,所以对于这样的无序变量,凡是不使用有大小的数值暗示。而是引入两个虚拟变量sex_0与sex_1;

此外对某些好似是有序的变量如教育程度,这些是不是应该用梯度的数值的暗示,假如高中、专科、本科、硕士分别对应0、1、2、3.,我个人也建议结合自家的数据情况阐发,好比学历里对于数值相差较大,难道不能取0,3,5, 6?

OK,本篇文章来实际介绍下如何给数值停止哑变量编码。这里我们引入spss东西。这个不需要敲代码的工做,如今是sas、python、R的天下,但本人觉得东西只是实现的手段,重要的是理解里面的原理。

我们本篇文章会介绍spss,并把相关的数据集跟下载链接,放在常识星球,各位有兴趣进修spss的能够上去下载破解版的软件跟数据集。

本次给各位介绍的是一份关于客户能否会愿意购置某超市产物的一份数据,里面搜罗的字段有性别(sex),负债才能(dept),产物价格(price),送货间隔(distance)等数十个字段…然后我们去预测客户能否购置(purchase)产物,

首先,我们导入的数据如下:
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详细的对应的数据如下:
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我们此次选择用逻辑回归算法:
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选取了purchase做为因变量,而此次为了操做简便只选取四个变量:sex, dept, price, distance;接着需要把sex跟distance两个做为分类变量,停止相关的哑变量处置:
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完成之后,间接单击下一步就完成了
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输出以下成果:
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能够看到哑变量输出里,因为性别是只要男女两个类型,所以哑变量只输出一个。而distiance有5品种型,输出4个哑变量;最后是关于其他数值的解读,我们有时机再在以后的文章里为各位解读。接下来,会有一部门关于spps的安拆教程,我们也把下载的链接放在常识星球。

以下为安拆教程:可略过
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精彩评论1

ting4646  业务员  发表于 2019年10月22日 06:22:52 | 显示全部楼层
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