C# 与输出不直接成比例的变量的线性回归

我一直在努力学习coursera上的机器学习课程。到目前为止，引入的大多数线性回归模型都使用其数值与输出呈正相关的变量

Input: square feet of the house 
Output: house price.

Inputs: 
-what day is it (Mon,Tues..), 
-what holiday is it (NewYear,Xmas..), 
-what month is it(Jan,Feb), 
-what time is it(0100,1300..)

Output: 
-Number of visitors.

然而，我试图实现一个多元回归模型，其中的一些变量是数值，与输出不成正比

Input: square feet of the house 
Output: house price.

Inputs: 
-what day is it (Mon,Tues..), 
-what holiday is it (NewYear,Xmas..), 
-what month is it(Jan,Feb), 
-what time is it(0100,1300..)

Output: 
-Number of visitors.

问题:

对于变量：今天是哪一天，今天是哪一个假日，现在是哪一个月，我使用枚举并为每个值指定一个值。（新年=1，圣诞节=2，等等）。这样做更好还是有单独的变量？（新年、圣诞节等）

我知道，通过在变量中应用更高阶的幂，它可以有更好的拟合，这就是我想要的假期变量。有什么方法可以让计算机自己学习最佳顺序吗

我是否可以使用现有的C#库为不同的变量提供不同的幂次？（例如，假日为13，一天中的时间为二次方）

谢谢

对于变量：今天是哪一天，今天是哪一个假日，现在是哪一个月，我使用枚举并为每个值指定一个值。（新年=1，圣诞节=2，等等）。这样做更好还是有单独的变量？（新年、圣诞节等）

是的，您永远不应该在不遵循算术的变量中编码任何顺序，因此，新年=1，圣诞节=2，感恩节=3意味着圣诞节=（感恩节+新年）/2。。。现在是你想要的东西。一个热编码（isNewyear等）是有利的，因此您不会对虚假知识进行编码

我知道，通过在变量中应用更高阶的幂，它可以有更好的拟合，这就是我想要的假期变量。有什么方法可以让计算机自己学习最佳顺序吗

这就是非线性方法所做的。核方法（核化线性回归、SVR）、神经网络、回归树/森林等

我是否可以使用现有的C#库为不同的变量提供不同的幂次？（例如，假日为13，一天中的时间为二次方）

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你不应该这样想，你不应该手工拟合powers，你应该给模型一个灵活性，以便自己拟合高阶（见上一点）。

对于第1点，这是否意味着我需要一个代表每个假期的变量列表，以及表示每个月/星期几的变量列表？那么，我是否必须走到一天中的某个时刻？对于我提到的情景，线性回归是一个好的模型吗？如果不是，你会建议其他的模式吗？每个假期都有自己的变量。编码时间总是很棘手，但最安全的方法是将它们也作为isMonday、isJanuary等处理。我还建议将一天分为几个部分（如isMorning、isMidday等），并使用这些变量。我怀疑实际的数字小时会有多大帮助。在您尝试之前，无法判断任何模型是好是坏。线性回归是一种基本的方法，当且仅当关系非常简单时才有效。