是否必须将分类数据转换为数值数据才能使用解释（Microsoft 包）？

【问题标题】：Is it obligatory converting categorical data to numerical data to use interpret (Microsoft package)?是否必须将分类数据转换为数值数据才能使用解释（Microsoft 包）？
【发布时间】：2020-03-11 14:51:52
【问题描述】：

我是开源 InterpretML Python 包的新手，我想知道是否必须将分类数据转换为数字数据才能使用任何玻璃/黑匣子谢谢！

【问题讨论】：

文档是怎么说的？包是否接受类别的非数字数据类型？当你尝试它时发生了什么？

标签： python machine-learning black-box

【解决方案1】：

对于作为玻璃盒模型的 EBM（可解释增强机器）的训练，您无需将分类数据转换为数值。 EBM 可以接受包含混合类型（表示分类的数字和字符串）的 Pandas 数据帧，并将隐式处理转换。

对于 InterpretML 中的其他方法，包括黑盒方法，此时您需要自己处理转换（通过 One Hot Encoding 之类的技术）。

【讨论】：

那么在这一点上，如果我将使用两种方法（Black 和 Glass）训练我的数据，你建议我转换分类数据以便我可以比较它们（Black 和 Glass）吗？跨度>