线性回归中经常会遇到非数值型数据，即分类型数据，比如性别、所属省份、专业类型等等
分类型数据无法量化，一般会采用哑数据进行处理
如某个数据分为A、B、C三类，即可采用两个哑数据a，b
类型为A时，a=1,b=0
类型为B时，a=0,b=1
类型为C时，a=0,b=0
不使用a,b,c三个哑数据，是因为如果哑数据个数与分类数相同时，恒有a+b+c=1，会存在多重共线性问题
所以在N分类时，一般使用N-1个哑数据
线性回归中经常会遇到非数值型数据，即分类型数据，比如性别、所属省份、专业类型等等
分类型数据无法量化，一般会采用哑数据进行处理
如某个数据分为A、B、C三类，即可采用两个哑数据a，b
类型为A时，a=1,b=0
类型为B时，a=0,b=1
类型为C时，a=0,b=0
不使用a,b,c三个哑数据，是因为如果哑数据个数与分类数相同时，恒有a+b+c=1，会存在多重共线性问题
所以在N分类时，一般使用N-1个哑数据