Блог

Я использую Mathematica для проекта, в котором я хотел бы подогнать модель множественной линейной регрессии к своим данным (которая состоит как из числовых, так и категориальных переменных).

Я пытался использовать функцию LinearModelFit для этого, но мне не повезло. Основываясь на доступной документации MMA, в приведенных примерах используются только простые числовые данные, такие как {{0, 1}, {1, 0}, {3, 2}, {5, 4}}. В моем случае у меня есть 3 числовые переменные, 4 категориальные переменные и моя переменная ответа, поэтому я не смог достичь этого с помощью LinearModelFit.

Затем я попытался использовать Predict[list1 -> список 2, метод-> «LinearRegression»] со всеми моими переменными входами в списке, который я вставил вместо list1, а затем мой список значений переменных ответа в списке, который я вставил вместо list2 . Это привело к ошибке «Несовместимый тип переменной (! («Числовой»)) и значение переменной».

Мне интересно, знает ли кто-нибудь, есть ли другая функция, которую я должен использовать, или, возможно, я неправильно использую 2 функции, упомянутые выше?

Спасибо.