逻辑回归算法通常会使用某种离散化方式来处理连续型数据，例如将连续的数据均匀地分成多个区间，然后将每个区间看做一个二元特征。这样，原本的连续型数据就被转换成了离散型数据，可以作为逻辑回归模型的输入特征。另外，有些逻辑回归算法也可以直接用连续型数据作为输入，但需要先对数据进行标准化或归一化处理，以确保特征的尺度一致，从而提高模型的性能。
逻辑回归算法如何处理连续型数据？
我想问一下，关于逻辑回归算法，如果数据集中含有连续型的数据，那么这种算法是如何处理这样的数据的呢？我的猜测是，对于连续型数据，逻辑回归可能会使用某种方式将其离散化，然后再进行处理，但具体的实现过程我还不太清楚。是否有哪位专家能够解答一下这个问题，帮助我更好地理解逻辑回归算法的数据处理过程呢？谢谢！
提问时间：2023-07-27 22:52:52
编辑时间：2023-07-27 22:52:54
提问者：
独行侠客
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8回答时间：2023-07-27 22:52:57
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