我必须建立一个基于 ML 的模型，在该模型中，我使用来自 50 个站点的多年每日观测来预测复杂地形中的降水。除了十几个连续变量外，预测变量还包括三个反映地形的变量：高程、坡度和坡向。由于这三个变量对于单个站点没有变化，我怀疑模型在训练期间是否会依赖这些变量（我还没有开始分析，仍在编译数据框）。
- 我的担忧有效吗？
我正在考虑编写一个函数，该函数将在数据框中的每个观察值随机改变这三个静态变量，幅度很小，例如 +-2%。
- 这种方法背后是否有重大警告？
如何将静态变量合并到 ML
数据挖掘
机器学习
特征工程
2022-02-22 22:55:41
1个回答
您有 3 个变量引用特定的站点。
在你的训练集中，你只有一个站？-- 如果是，那么最好是放弃它们
在你的训练集中，你有更多吗？- 然后他们可以有不同的价值，所以离开他们。
如果你的训练集有一个站，然后在你的测试集中你有另一个站——删除它们。您的模型将无法向他们学习。但是很有可能您的模型中的数据集发生了变化，并且它不会表现良好。
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