當線性迴歸只有一個數值型解釋變數時,會有一個截距係數與一個斜率係數。當線性迴歸只有一個類別型解釋變數時,每個類別各有一個截距係數。
在「平行斜率」的情況下,也就是同時有一個數值型與一個類別型解釋變數時,這些係數代表什麼意義?
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把你的線性迴歸技巧擴展到「平行斜率」迴歸,包含一個數值型與一個類別型的解釋變數。這是邁向多元線性迴歸的第一步。
當前練習
探索解釋變數之間的交互作用。納入交互作用能讓模型更貼近現實,並提升預測能力。你也會處理辛普森悖論:在有多個解釋變數時會出現的非直覺結果。
看看建模(特別是線性迴歸)如何讓你輕鬆處理超過兩個解釋變數。當你熟悉線性迴歸模型的配適後,將親自實作一個線性迴歸演算法。
把你的羅吉斯迴歸技巧擴展到多個解釋變數。理解支撐此類迴歸的羅吉斯分配。最後,實作你自己的羅吉斯迴歸演算法。