与变量Logistic回归不改变

Question

各地不断变量和Logistic回归的几个问题 -

1. 可以说我有一个连续变量，但只有1个在整个数据集值。我知道我应该理想地消除这个变量，因为它没有预测价值。而不是手动为每个功能执行此操作，Logistic回归会自动使这些变量的系数为0吗？

2. 如果使用这样的变量（即仅具有一个值）的Logistic回归与L1正则化，将正则迫使系数为0？

3. 在类似的路线上，如果我有一个分类变量，我有3个级别 - 第一级跨度表示60％的数据集，第二跨度35％，第三级5％），我分裂它为训练和测试，有一个很好的机会，在测试组第三级可能不会结束，带领我们这样一个场景，我们有在测试集训练集一个价值以及其他的变量。我如何处理这种情况？正规化会自动处理这样的事情吗？

ND

Answer 1

关于问题3）

如果你想确保两个训练和测试集包含样品从每个分类变量，你可以简单地将每个分组到测试和训练集然后再结合这些。

关于问题1）和2）

用于与方差为零的变量的系数中应该是零，是的。但是，这种系数“自动”将被设置为零还是被排除在回归之外取决于实施。

如果你自己实现回归，您可以发布的代码，我们可以专门讨论。

我建议你找到回归的实现版本，并使用玩具的数据进行测试。然后你会得到你的答案，无论系数是否设置为零（我认为）。