R中的glm-logistic回归

我正在我拥有的数据集上尝试逻辑回归

model <- glm(feature1 ~ feature2, data=df, family="binomial")

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我希望价格只是一个预测变量。我不明白为什么所有的价格都被追加并作为变量处理。

这是typeof和class方法之间的混淆。factor2的类型是整数，但类是factor。我把factor2转换成了数字，它工作得很好。

你能不能给我提供

dput（df）

和

summary（model）

？我在猜测变量（它是一个变量，不是一个特性：p）

feature2

是一个因子？这对于分类变量（R中的因子）来说是正常的。您期望的是什么行为？如果我执行typeof，它将为feature2返回“整数”。它在数据集中有数值。因子是整数，整数表示的级别有字符标签。

> summary(model)

Call:

glm(formula = feature1 ~ price, family = binomial(logit), data = df)

Deviance Residuals: 
     Min        1Q    Median        3Q       Max  
-2.22931  -0.00008   0.00008   0.82033   1.97277  

Coefficients:
               Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept)   6.931e-01  1.225e+00   0.566    0.571
price0.06     1.887e+01  1.075e+04   0.002    0.999
price0.1     -6.931e-01  1.871e+00  -0.371    0.711
price0.11     1.887e+01  1.075e+04   0.002    0.999
price0.2      1.887e+01  1.075e+04   0.002    0.999
price0.9      1.887e+01  1.075e+04   0.002    0.999
price0.99     1.092e-01  1.269e+00   0.086    0.931
price1        1.253e+00  1.626e+00   0.771    0.441
price1.01     1.887e+01  1.075e+04   0.002    0.999
price1.02     1.887e+01  1.075e+04   0.002    0.999
price1.04     1.887e+01  1.075e+04   0.002    0.999

> typeof(nonNPpriceDf$price)
[1] "integer"