我有一个横截面模型，我想预测接受特定服务的用户数量，为此我有很多变量，但具体有两个名义：isWorkday(0 或 1) 和 weeday(1,2,3,.. .,7)。当我制作模型时，考虑到这两个变量，会产生高度的多重共线性。所以我删除了其中一个，所以最好有很多假人（工作日）或更少假人（isWorkday）。
应该如何在线性回归模型中对虚拟变量进行建模？
数据挖掘
线性回归
预言
虚拟变量
2022-02-18 22:33:46
1个回答
由于您的任务是预测某事，因此更好的变量是能够为您提供更高预测准确度的变量。因此，您可以简单地测试两者并选择模型性能更好的一个。
但是，我建议考虑设计自己的功能，将两个变量的信息结合起来。例如，您可以创建三个虚拟变量：工作日、周末和假期，并将其中两个包含到您的模型中（以防止陷入虚拟变量陷阱）。另一种选择是仅包含isWorkday和weekday之间的交互项。