我们可以使用逻辑回归来预测数字（连续）变量，即餐厅的收入
Can we use Logistic Regression to predict numerical(continuous) variable i.e Revenue of the Restaurant
我的任务是根据一些变量预测餐厅的收入，我可以使用逻辑回归来预测收入数据吗？
该数据集来自 kaggle Restaurant Revenue Prediction Project。
PS :- 有人告诉我使用逻辑回归，我知道它不是解决这个问题的正确算法
是的...你可以。!!
可以对数值变量使用逻辑回归进行预测。您现在拥有的数据包含所有自变量，结果将是二分法（因变量，具有值 TRUE/1 或 FALSE/0）。
然后您可以使用它来确定对数优势比以找到概率（范围 0-1）。
作为参考，您可以查看 this。
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让我举一个我去年工作的例子。我们必须根据 3 年测试结果的历史数据以及他们最终的成功或失败来预测学生是否有资格参加校园安置。 （注意：这里是二分法，以后再说。）
样本数据是，学生的学业成绩，在大学举行的能力测验，以及他们是否被录取的状态。
但在您的情况下，您必须预测收入（即 non-dichotomous）。那么该怎么办？？看来我的情况很简单，对吧？
不..!!
我们不只是被要求预测学生是否有资格，我们是要预测个别学生被录取的机会，这根本不是二分法。看起来像你的情况吧？
所以，你可以做的是，首先将数据分类为输入变量是什么，最终输出变量是什么（这将有助于收入计算）。
例如：用数据来判断餐厅是盈利还是亏损，然后将它与一些算法联系起来，找出大概的收入预测。
我不确定是否已经存在这样的算法（与您的需要相同），但我相信您可以通过更加努力地研究和分析这个主题来做得更好。
提示：永远不要以 "Will Logistic Regression ONLY solve my problem?" 的方式思考，而是将其扩展为 "What Logistic can do better if used with some other technique.?"
我的任务是根据一些变量预测餐厅的收入，我可以使用逻辑回归来预测收入数据吗？ 该数据集来自 kaggle Restaurant Revenue Prediction Project。 PS :- 有人告诉我使用逻辑回归，我知道它不是解决这个问题的正确算法
是的...你可以。!!
可以对数值变量使用逻辑回归进行预测。您现在拥有的数据包含所有自变量，结果将是二分法（因变量，具有值 TRUE/1 或 FALSE/0）。
然后您可以使用它来确定对数优势比以找到概率（范围 0-1）。
作为参考，您可以查看 this。
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让我举一个我去年工作的例子。我们必须根据 3 年测试结果的历史数据以及他们最终的成功或失败来预测学生是否有资格参加校园安置。 （注意：这里是二分法，以后再说。）
样本数据是，学生的学业成绩，在大学举行的能力测验，以及他们是否被录取的状态。
但在您的情况下，您必须预测收入（即 non-dichotomous）。那么该怎么办？？看来我的情况很简单，对吧？ 不..!!
我们不只是被要求预测学生是否有资格，我们是要预测个别学生被录取的机会，这根本不是二分法。看起来像你的情况吧？
所以，你可以做的是，首先将数据分类为输入变量是什么，最终输出变量是什么（这将有助于收入计算）。
例如：用数据来判断餐厅是盈利还是亏损，然后将它与一些算法联系起来，找出大概的收入预测。
我不确定是否已经存在这样的算法（与您的需要相同），但我相信您可以通过更加努力地研究和分析这个主题来做得更好。
提示：永远不要以 "Will Logistic Regression ONLY solve my problem?" 的方式思考，而是将其扩展为 "What Logistic can do better if used with some other technique.?"