如果是离散型变量，怎么进行局部回归

对于离散型变量，可以使用局部加权回归（Locally Weighted Regression，LWR）进行回归分析。

LWR是一种非参数回归方法，通过在回归点周围赋予不同的权重来拟合局部回归曲线。具体步骤如下：

1. 选取一个回归点，计算该点与每个样本点的距离。

2. 根据距离计算每个样本点的权重，距离越近的样本点权重越大，距离越远的样本点权重越小。

3. 使用加权最小二乘法拟合该回归点周围的数据，得到一个局部回归模型。

4. 重复以上步骤，对所有回归点进行拟合，得到整个数据集的局部回归曲线。

LWR适用于各种类型的数据，包括离散型变量。在计算权重时，可以考虑使用一些特殊的距离度量方法，如海明距离或曼哈顿距离等。

相关问题

因变量是离散的应该使用什么回归

回答: 当因变量是离散的时候，可以使用逻辑回归进行建模和预测。逻辑回归处理的是分类问题，其中因变量取值是一个二元分布。逻辑回归模型学习得出的是表示给定自变量和超参数后，得到因变量的期望，并基于此期望来处理预测分类的问题。因此，逻辑回归是适用于因变量是离散的情况下的回归方法。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [逻辑回归](https://blog.csdn.net/weixin_43861721/article/details/104973399)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [什么是类别、离散和连续变量？](https://blog.csdn.net/springk/article/details/120186124)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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离散型变量进行one-hot编码后可以使用哪些模型进行分析

离散型变量进行one-hot编码后可以使用以下模型进行分析：

1. 逻辑回归模型
2. 决策树模型
3. 随机森林模型
4. 支持向量机模型
5. 朴素贝叶斯模型
6. 神经网络模型

其中，逻辑回归、决策树和随机森林模型比较常用。但是需要注意的是，如果离散型变量取值过多，进行one-hot编码后会导致特征维度过高，可能会影响模型的训练效果和运行效率。在这种情况下，可以考虑使用其他的特征处理方法，如特征选择、主成分分析等。