Правильный способ создания пространств для алгоритмов машинного обучения

Question

Этот вопрос, возможно, общий. Можно ли использовать пространственное пространство, состоящее из отрицательных значений признаков, для обучения алгоритму машинного обучения, то есть логистической регрессии?

feature,feature,feature,class-label 
-0.5,0.2,1,yes   
0.9,-0.7,2,no 
..........  
........... 

Answer 1

Площадь объекта должна соответствовать данной модели. Большинство машинного обучения классификаторов (в том числе логистической регрессии) требуют возможностей быть:

• действительных чисел (знак не имеет значения)
• постоянной длиной

и это все.