Как следует кодировать широту и долготу для полносвязной нейронной сети, предсказывающей цены на жилье, чтобы учесть влияние местоположения?

Правильный ответ учитывает нелинейную зависимость цен от местоположения. Прямое использование широты и долготы как входных векторов (первый вариант) не позволит модели эффективно улавливать пространственные взаимосвязи, так как нейронная сеть будет воспринимать их как независимые числовые признаки. Создание числового признака из комбинации (второй вариант) также недостаточно, поскольку это простое умножение или сложение, которое не создаёт дискретных географических регионов. Разбиение на интервалы (bucketizing) широты и долготы, особенно с точностью до минуты, эффективно создает дискретные географические "ячейки", что позволяет модели изучать влияние каждого конкретного региона на цену. Использование L1-регуляризации (Lasso) предпочтительнее L2 (Ridge) в данном случае, так как L1 способствует разреженности модели, обнуляя веса менее значимых признаков (географических ячеек), что может быть полезно, если некоторые регионы не оказывают существенного влияния на цену или если есть много похожих регионов.