一个预测变量和三个响应变量(分类和连续)

Question

如果我有预测变量，它是连续变量和范畴变量的混合物，而响应变量是连续的。

我应该采用什么方法？线性回归、logistic回归或k均值聚类。

例如,

反应变量:疾病发生概率(连续)预测变量:食物摄入量(分类)，年龄(连续)，运动频率(连续)

因此，基于3种机器学习模型的最佳方法是什么？

Answer 1

通常您应该同时开发多个模型。正如“不免费午餐定理”所指出的，在建模之前，没有办法知道哪个模型会表现得更好。在实践中，你可以作出一些有教养的猜测，但没有必要仓促进行。

如果输出是连续的，则不应该使用逻辑回归之类的分类模型。虽然名称可能会混淆，逻辑回归只是线性回归和应用于输出的sigmoid函数，因此它可以输出类概率，并用于分类。