问题描述
我正在使用mord library对一些政治科学数据进行序数回归（这是一个数值增加的分类问题，例如A / B / C / D等级或1-5个用户评分）。 / p>
我想使用LogisticAT或LogisticIT类，该类同时学习类边界的系数和阈值（它实现了this paper第4页上的算法）。您可以按coef_缩放输入向量，并将其与阈值集theta_进行比较，以确定输入向量在哪个输出类中。
我想知道当预测变量/解释变量也是序数数据时这如何工作。在这种情况下，缩放输入似乎没有什么意义。仍然可以使用LogisticAT还是我需要以某种方式转换输入数据？我应该考虑另一种回归吗？
解决方法
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