Python OLS с категориальной меткой

Question

У меня есть набор данных, в котором я пытаюсь предсказать тип автомобиля на основе ряда особенностей. Я хотел бы видеть регрессию OLS

import statsmodels.api as sm

X  = features 
# where 0 = sedan, 1 = minivan , etc 
y = [0,0,1,0,2,....]

X2 = sm.add_constant(np.array(X))
est = sm.OLS(np.array(y), X2)
est2 = est.fit()

^ Я не чувствую, что это правильно, потому что я не указываю, что это категорично, я чувствую, что функциональная форма должна измениться. Интересно, есть ли у кого-нибудь понимание этого.

Answer 1

Обычные наименьшие квадраты регрессия предполагает числовую зависимую переменную, ее нельзя использовать для прогнозирования категориальных результатов.

Для прогнозирования категориальных результатов с регрессионной моделью вы хотите использовать полиномиальную логистику c регрессию , например, используя sklearn .