３つ以上のカテゴリーを持つダミー変数での回帰分析の方法がわかりません。

Question

初心者です
pythonでダミー変数を使ってロジスティック回帰分析をしたいのですが、
３分類以上のコードを持つカテゴリータイプのデータ（晴れ、曇り、雨　etc）
となった場合の処理方法がわかりません。
PANDASのget_dummies関数を使用することで、ダミー変数に変換され、
列の数が増えましたが、その後の回帰分析の方法がわかりません。
ご教示いただけると助かります。

Comments

[jbpb0]

下記は、scikit-learnのロジスティック回帰での多クラス分類の解説です
ダミー変数使ってないので、参考にならないかもしれませんが、紹介しておきます
https://pyhoo.jp/scikit-learn-multi-class
https://zerofromlight.com/blogs/detail/27/

[jbpb0]

scikit-learnのロジスティック回帰は、One-vs-Restで多クラス分類を行うようです

参考
https://qiita.com/hiro88hyo/items/683d7d9feab0f33d69ea

Answer 1

機械学習の情報提供には無回答だったため、統計学の処理という前提で回答します。

まず、統計学は母集団に前提として仮説を立て、それを分析する方法なので、使い方や解釈方法などの基礎知識が重要になります。
ロジスティック回帰分析については、それらしい記事を紹介しておきます。
https://www.nli-research.co.jp/report/detail/id=62065?site=nli

具体的な処理については、下記記事が参考になりそうです。
https://mikiokubo.github.io/analytics/12statsmodels.html