Prepara una funzionalità categorica di città per un modello di regressione lineare BigQuery ML con una codifica minima, preservando al contempo le informazioni predittive. Cosa dovresti fare?
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Risposta corretta: Usa BigQuery SQL per eseguire la codifica one-hot della città in colonne binarie..
Perché questa è la risposta
La codifica one-hot è la soluzione migliore perché trasforma la variabile categorica "città" in un formato numerico (colonne binarie) che i modelli di regressione lineare possono elaborare direttamente, preservando tutte le informazioni predittive senza introdurre un ordine artificiale. Omettere la colonna della città (prima opzione) eliminerebbe informazioni potenzialmente utili. L'uso di TensorFlow (terza opzione) è eccessivamente complesso per questo scenario, dato che BigQuery ML può gestire la codifica direttamente tramite SQL. Mappare le città a etichette numeriche (quarta opzione) introdurrebbe un ordine ordinale arbitrario (1-5) che non esiste intrinsecamente tra le città, fuorviando il modello di regressione lineare.
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