最適なスケーリングを使用して、順序カテゴリカル変数をスケーリングするにはどうすればよいですか？

カテゴリカルデータを連続として処理することに関するこの質問への回答では、最適なスケーリングが言及されました。この方法はどのように機能し、どのように適用されますか？

一般的な考え方は、結果として得られる連続変数が最も役立つように、カテゴリ変数をスケーリングする必要があるということです。したがって、これは常に何らかの回帰または学習手順と結びついているため、モデルのフィッティングには、順序変数スケーリングの最適化（またはさまざまな可能性を試す）が伴います。
さらに実用的な問題については、R アスペクトおよびhomalsパッケージのドックを参照してください。