在进行多元线性回归时，自变量又连续变量和分类变量，二者需要如何处理？自变量需要标准化吗？
2024-12-18 阅读 13
在进行多元线性回归时，对于连续变量和分类变量，需要分别进行处理。
1. 连续变量：连续变量通常不需要进行特殊处理，可以直接作为自变量输入模型。在建立模型时，可以考虑对连续变量进行标准化，以确保不同变量的尺度差异不会影响模型的结果。
2. 分类变量：分类变量通常需要进行虚拟变量编码（One-Hot Encoding）处理。这意味着将分类变量转换为多个二元变量，每个二元变量代表分类变量的一个水平。这样可以将分类变量转换为数值变量，便于模型的计算。
关于自变量是否需要标准化，一般来说，如果模型中的自变量尺度差异较大，标准化可以帮助确保模型的稳定性和收敛性。标准化可以消除不同变量之间的量纲影响，使得模型系数的解释更为准确。因此，建议在进行多元线性回归时对自变量进行标准化处理，尤其是当自变量之间存在较大尺度差异时。
更新于 2024年12月18日
