预测R中的李克特类型分类数据

Question

目前，我正在研究一个分类类为Likert类型的数据集。这是

1 = " Very Easy"  
2 = " Easy"  
3 =  " Neutral "  
4=  " Hard "  
5 = "Very Hard "

我创建了一个多元线性回归模型。现在我正在尝试使用我的模型来预测课程。但输出为3.45。那么这个结果属于哪个类？虽然它是一个Likert类型的数据，但它应该是3或4.如何将这个十进制值转换为R中的Likert类型数据？

这是我的代码在R

dataset <- read.csv('survey.csv')
library(caTools)  
set.seed(123)
split = sample.split(dataset$difficulty, SplitRatio = .8)
training_set = subset(dataset, split == TRUE)
test_set = subset(dataset, split == FALSE)
predict = data.frame(class = 3, nb.repeat = 1 , attendance = 3,
                 instr = 1, Q9 = 1,  Q16 = 4, Q17 =  5,
                 Q18 = 2,   Q26 =3,  Q22 = 3,Q5 = 5  )
demo_pred = predict(regressor, newdata = predict)
view(demo_pred)

Answer 1

您需要使用有序逻辑回归，将因变量视为序数而不是连续变量。您可以使用类别的名称，并将预测作为一组类别出现。看看这个link。