Logistic回归中虚拟变量过多

RT，如果暂时无法增加考虑连续变量，从技术层面能解决这个问题吗？

P.S.有建议改用判别分析做，但这样变动太大...

谢谢

回复第1楼的 Drowning Fish：酱油一句，你是不是拿了问卷在跑

不是...有人跟我说Logistic回归不适合虚拟变量过多的情形...我就囧了

怎么解决啊，来不及重新收集连续数据了...就想能不能从模型改进入手啊？

离散值多比较适合用 CART，可以和 LR 组合到一起使用。

回复第4楼的肖楠：谢谢，但是CART就更没有用过了。今天看到Alan的分类数据导论，里面谈到“和普通Logistic回归中一样，解释变量可以既有属性的又有定量的”但是又没找到具体讨论虚拟变量内容。我想虚拟变量多应该不存在大问题，或者说存在也能解决吧...