离散数据

当我使用决策树算法处理一个离散数据集时，发现该数据集的某些属性具有非常高的离散度，即该属性取值较多且相对不均匀。这种情况下，决策树算法需要采取合适的方式来处理这些属性。其中一种常见的方式是采用信息增益比(IR)或增益率(CR)作为分裂属性的准则，这两种准则都是在信息熵基...

我想用逻辑回归算法来预测我的时间序列数据，但是我不确定如何进行。我有一些已知的数据点，想要用这些数据来预测未来的时间序列值。我知道逻辑回归算法通常用于分类问题，但我听说也可以用于预测连续变量。我的数据是离散数据，每单位时间只有一种状态。请问如何使用逻辑回归算法进...