我在Python中使用scikit-learn，我想使用BayesianRidge回归来预测连续输入的连续值目标。我的问题是我还有一系列二进制/分类输入，我不知道我是否还应该使用BayesianRidge回归量。
如果我将值提供为0或1（或-1,0,1）到BayesianRidge回归，我会得到好的结果吗？或者有更好的方法吗？
我还是机器学习的新手，我不得不承认我发现scikit学习文档压倒一切。
我看到关于朴素贝叶斯分类器的这个问题，贝叶斯岭回归是否有类似的方法？
Mixing categorial and continuous data in Naive Bayes classifier using scikit-learn