标签: python scikit-learn regression logistic-regression
我有一个回归问题,其中目标变量的值介于0和1之间。
目前我只是简单地将线性回归模型拟合到数据中,但这是有问题的,因为模型试图线性拟合数据,而实际上它看起来更像是输出中的逻辑回归。
除了简单地对回归模型中的预测值进行地板铺设和封顶之外,有没有办法创建一个实际上试图拟合逻辑回归曲线的模型? (此模型中有大约10个功能。)
这是一个为什么这有问题的例子。下图中的黑线是一个线性回归拟合问题,它更接近于逻辑回归,因为价值应该被覆盖和限制: