python 逻辑回归 如何生成哑变量
用户关注问题
什么是哑变量，为什么逻辑回归中需要使用它？
在逻辑回归模型中，经常会提到‘哑变量’。能解释一下哑变量的概念及其在逻辑回归中的作用吗？
哑变量的定义及作用
哑变量（Dummy Variables）是指将分类变量转换为二进制数值（0或1）的方式，用来表示不同类别。逻辑回归模型只能处理数值型输入，因此需要将类别型变量转换为哑变量，确保模型能正确处理和解释这些特征。
如何在Python中使用pandas生成哑变量？
我有一个包含类别型特征的数据集，想用Python的pandas库生成哑变量，有什么简便的方法吗？
使用pandas的get_dummies函数
pandas提供了get_dummies函数，可以轻松实现类别型变量到哑变量的转换。只需调用pandas.get_dummies(data, columns=[特征列名])，就能获得相应的哑变量列，方便后续进行逻辑回归建模。
生成哑变量时该如何避免虚拟变量陷阱？
我听说生成哑变量时要避免‘虚拟变量陷阱’，具体是什么概念？如何在Python中实现规避？
理解虚拟变量陷阱及规避方法
虚拟变量陷阱是指哑变量之间存在完全线性相关（多重共线性），导致模型估计不稳定。通常通过在生成哑变量时删除一个类别的哑变量列（设置drop_first=True），或在建模时避免包含所有类别的哑变量，能有效解决该问题。在pandas的get_dummies函数里，设置参数drop_first=True即可自动去除一个基准类别。