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回归模型如何处理结果是负数的情况?

因为之前一直是做分类比较多,第一次使用模型做回归,统计学知识不足,还望大家指教。我的模型是用来预测用户价格偏好的,但是在预测测试集的时候会发现有不少用户价格偏好会是负数,验证集平均R^2是0.45。请问:1. 如何解决负数的情况?能否强制规定都是正数?2. 是否是回归方程有着更佳苛刻的前提条件?如果是,请问是哪些条件并且如何保证模型满足这些条件?

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古代有什么著名的关于估算的故事?

记得以前在哪里看过的,说有人看到通过一些毫不相关的数据或现象就能推测出另一数据。比如说看到树的的直径推测它的树叶数,只是比喻,那文章写得比这玄乎多了。但后面解释其实是说各种现象背后都有一定的相关性 ,古人就是用这样的方法来推测的。这是有点冷门的内容,希望知乎能有人解答。

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