ニューラル ネットワークを使用して機械学習の問題を解決しようとしていますが、主にNEAT進化 (拡張トポロジーのニューロエボリューション) を使用しています。
私の入力変数のいくつかは連続的ですが、それらのいくつかは次のようにカテゴリカルな性質のものです:
- 種族: {ライオン、ヒョウ、トラ、ジャガー}
- 営業部門: {ヘルスケア、保険、金融、IT、広告}
最初は、次のようにカテゴリを個別の数値にマッピングすることで、このような変数をモデル化したいと考えました。
{ライオン:1、ヒョウ:2、トラ:3、ジャガー:4}
しかし、これにより、変数にある種の任意のトポロジが追加されるのではないかと心配しています。トラはライオンとヒョウの合計ではありません。
通常、この問題に対してどのようなアプローチが採用されていますか?