機械学習で時間帯を説明変数にする - wonderful cool something

機械学習や多変量解析で「時間帯」（何時ごろに発生したイベントであるか）を説明変数として使いたい場合どのようにするのがよいか。 何時に発生したかというのは生データの中では0時から24時までの数値として与えられるだろう。最初に思いつくのはこれをそのまま間隔尺度として利用する方法だ。 まずは実験のための適当なデータを作る。3時、12時、24時を中心に正規分布する3つのグループのデータを生成する。 %matplotlib inline from numpy.random import normal num_samples = 1000 hours = [3, 12, 24] groups =[Series(normal(size=num_samples)).add(hour).mod(24) for hour in hours] bins = (range(0, 24)) plt.hist(gro

[sh19910711]

"XOR問題: 時間帯を間隔尺度にすると線形分離不可能な問題になってしまう / カーネル法を用いたSVMや決定木では高い正答率 / 円周上に配置し、1次元でなく2次元の変数とする方法がある" / 2016