我正在使用分类预测因子和0到1的数值结果进行线性回归。我看到它建议当一个数字预测符和一个名义上的on一起出现时，将它平方(参见Linear Regression with Categorical Predictor上的第三部分)。他们给出的例子(对于Matlab，但这也推广到R)是下面的公式，其中weight是
浏览 1提问于2017-12-10得票数 0
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根据我所理解的，线性回归可以预测可以具有连续值的结果，而logistic回归预测的结果是离散的。在我看来，logistic回归类似于一个分类问题。所以，为什么叫回归？
还有一个相关的问题：
浏览 9提问于2015-05-28得票数 7
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我使用机器学习模型来预测一个序数变量(值:1、2、3、4和5)，使用7个不同的特性。我提出了一个回归问题，所以模型的最终输出是连续变量。因此，评估框图如下：我试验了线性(线性回归，线性支持向量机)和非线性模型( RBF，随机森林，梯度增强机的支持向量机)。模型使用交叉验证(~1600个样本)进行训练，25%的数据集用于测试
浏览 0提问于2018-08-06得票数 8
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我开始学习ML，在评估/发现回归和分类模型的准确性方面存在一些问题。到目前为止，我在这两种情况下都使用了.score()，但人们告诉我，这不是准确性。regression.predict([input_values])但我总是会犯这样的错误：
ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of s
浏览 0提问于2019-06-17得票数 -1
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如果我有预测变量，它是连续变量和范畴变量的混合物，而响应变量是连续的。反应变量:疾病发生概率(连续)预测变量:食物摄入量(分类)，年龄(连续)，运动频率(连续)
因此，基于3种机器学习模型的最佳方法是什么？
浏览 0提问于2021-09-26得票数 1
我有一个数据集，其中：X2 -连续自变量我希望用X1和X2来预测y。线性回归对此合适吗？(对一个分类自变量进行回归有意义吗？)如果是这样的话，当X1是一个分类自变量(例如眼睛颜色)时，我如何使用线性回归？
我是否应该为X1中的每个类别创建一个单独的线性回归</em
浏览 2提问于2018-10-16得票数 1
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当我们必须预测 (或离散)结果的值时，我们使用。我相信我们也可以使用来预测给定输入值的结果的值。
那么，这两种方法有什么不同呢？
浏览 4提问于2012-08-28得票数 269
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当我使用相同的训练数据和测试数据训练了两个模型时，当涉及到评估模型时，它会出现误差。
下面是我在蓝色机器学习方面的基本实践的截图：
浏览 3提问于2016-04-21得票数 0
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我希望从包含13000+行和162个预测变量的数据集中对贷款违约者进行分类，即0用于非违约者，1用于违约者。预测变量由范畴序数、范畴标称和连续变量以及虚拟变量组成。由于这是一个分类问题，我希望应用Logistic回归，支持向量机和决策树。我发现很难为这样一个不同的预测变量池运行特性选择。我的第一次尝试是分离分类变量(包括序号<e
浏览 2提问于2022-06-10得票数 0
我知道它是如何工作的，当你有一个列输出，但不能理解它是如何做到4列输出。
浏览 0提问于2019-10-11得票数 0
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从具有两个连续预测变量A和B的多元线性回归模型中提取出以下平面方程Yhat = 1.2 + 2.1*A + 3.1*B和预测变量Yhat。所有变量都是连续的，其值介于1和10之间。
浏览 0提问于2015-10-15得票数 0
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我是机器学习的新手，我正在独立构建我的第一个模型。我有一个评估汽车的数据集，它包含了价格、安全性和豪华的特征，并对其是否好、非常好、可接受和不可接受进行了分类。我将所有非数字列转换为数字列，训练数据并使用测试集进行预测。然而，我的预测很糟糕；我使用了LinearRegression和r2_score输出0.05，实际上是0。我尝试了几种不同<em
浏览 9提问于2019-03-13得票数 0
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我有一个数据集，提供关于不育和原因的数据。数据集主要为0,1以表示“是”和“否”。然而，有些字段有“有时”、“经常”，它们将由-1或2表示。我只学会了如何处理分类数据，即1,0和数字数据。所以我的问题是，除了1和0之外，还有更多的选项，我应该使用哪种类型的回归？Logistic回归还是线性回归？
浏览 0提问于2018-03-04得票数 1
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我正在处理一个相对较大的数据集(n = 450)。因为结果变量的分布是右偏的，所以我尝试对数据进行对数转换以使其更正态，它可以使结果分布正常化。我的结果变量是连续的。我的预测变量是分类/二进制的。我首先对连续结果变量的二元预测变量进行了简单的线性回归</em
浏览 7提问于2019-12-11得票数 0
我正在运行一个简单的线性回归，其中包含一个数字响应(幸福感)和一个分类解释(教育)变量。我知道有一些关于将分类变量作为连续变量处理的想法，但在这种情况下，我想继续将其视为一个因素。 现在..。当我想用R平方来评估这个模型的数量时，扫把软件包的扫视功能不能为我提供度量标准。 在我的理解中，这里的空模型是响应变量的
浏览 19提问于2021-06-28得票数 0
我需要使用带有连续预测变量的精确逻辑回归。但是，在线提供的SAS示例代码都是针对分类预测变量的。使用分类变量，您可以计算权重(IV和DV的每个组合的频率)。对于连续变量，这是不可能的。有没有人能提供一个带有连续预测的精确Logistic回归的示例SAS代码？
浏览 43提问于2019-09-16得票数 0
我有一个具有大量预测变量的数据集，我希望使用它们来预测一些输出变量。然而，我想预测的一些事情是绝对的，其他的是连续的；我想要预测的事情并不是独立的。比如，学习如何混合分类器和回归函数，这样我就可以预测和解开这些变量了吗？(我目前正在研究梯度提升分类<
浏览 0提问于2021-06-14得票数 1
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