Опрос с множественным выбором позволяет респондентам выбирать несколько вариантов ответа на каждый вопрос. Необходимо полностью представить выбор каждого респондента в наборе данных для обучения модели логистической регрессии. Какой подход обеспечивает всестороннее представление, подходящее для логистической регрессии?

Создание one-hot (бинарных индикаторных) признаков — это стандартный и эффективный метод кодирования категориальных данных с множественным выбором для моделей, таких как логистическая регрессия. Для каждого варианта ответа создается отдельный бинарный признак (0 или 1), указывающий, был ли этот вариант выбран респондентом. Это позволяет логистической регрессии обрабатывать каждый выбор независимо, сохраняя полную информацию о предпочтениях респондента. Биннинг не подходит, так как он агрегирует данные и теряет информацию о конкретных выбранных вариантах. Amazon Mechanical Turk и Amazon Textract не являются методами преобразования данных для этой цели; Mechanical Turk — это платформа для краудсорсинга, а Textract — для извлечения текста.