我有一个带有一个因变量y = b0 + b1 * x的线性模型，需要为它添加一个分类特征。问题是每个类别的训练应该产生自己的曲线（b0，b1对）。每个类别都是一个不同的过程。我很想用最简单的方法：创建一个dict并为每个进程训练一个单独的模型。
此问题是否属于常规线性回归？我可以使用tf.contrib.learn.LinearRegressor吗？
我读过TF's linear model和categorical variables in statistics以及其他内容，但似乎没有解决这个问题（或者我无法正确应用）。