用秩缺乏拟合来进行预测的结果很可能不可靠

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如题，glm建模之后用测试集进行预测，发出的Warning message。所以这个到底是什么意思？原因是什么？希望明白的朋友帮忙解答。感谢感谢~

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关键词：Message warning 是什么意思 ning Warn R语言

R里面的吧，应该是存在强相关的自变量，也就是设计矩阵非满秩的，会导致这样的结果，也有可能是你的target是线性可分的，用线性回归就好了

阿扁V5 发表于 2017-12-7 18:36
R里面的吧，应该是存在强相关的自变量，也就是设计矩阵非满秩的，会导致这样的结果，也有可能是你的target是 ...

感谢回复。
自变量大部分都是分类变量，所以赋值的话可能有很强的相关性？
以及 我的y是count data，有什么建议的可用的方法么？
谢谢~

浅夏问路 发表于 2017-12-7 18:47
感谢回复。
自变量大部分都是分类变量，所以赋值的话可能有很强的相关性？
以及 我的y是count data，有 ...

自变量是分类变量本身没有问题，先检验相关性吧，去掉强相关的，你的y是countdata不太懂是什么意思？难道是计数而不是分类变量？

阿扁V5 发表于 2017-12-7 21:03
自变量是分类变量本身没有问题，先检验相关性吧，去掉强相关的，你的y是countdata不太懂是什么意思？难道 ...

我的因变量是计数型数据 所以最初没有想使用ols 检验了下均值和方差之后想用负二项回归试试
另外我还有个问题想请教你一下：我的自变量大部分都是分类变量，有序的自变量赋值成numeric的，那么那些本身无序的分类变量如果赋值的话本身其实没有什么意义，那如果检验他们之间的相关性的话还有意义么？
谢谢~

只能是计算gini或者信息熵这样针对离散型数据的指标