заставал их
Для визуализации хорошо, для моделей хорошо.
Для нормальной расстановки категориальных переменных в графиках вообще идеально
постоянно
но это не вычисления, это финальный вывод и полировка графиков.
в основном для визуализации и моделирования и очень редко для какой-нибудь хитрой подготовки данных
ну я отвечал на вопрос про использование факторов. Думал про R) Для вычислений в целом тоже понятная история с енамами или просто нормализацией данных
В пайплайнах mlr3 постоянно
Логит-регрессия требует, чтобы были либо числа, либо факторы
да как бы не весь GLM
Ну да, функция glm()
Я пользуюсь факторами больше, чем нумериками (чуть больше, чем полностью). Проф-деформация. Хвала forcats.
Я, чтобы было проще и логичнее, чтобы писать меньше кода и чтобы ошибки мешали делать бессмысленные на факторах операции
Обсуждают сегодня