我正在使用scikit-learn库来执行回归。但是，在我的情况下，我需要将因变量限制在 0 到 1 的范围内。因变量表示计数比例 （某个类别中的计数除以总计数）并且不连续。我可以看到两种方法来实现这一点。
- 将因变量转换为完整的实数线并执行正态回归。
- 通过选择 n 个类别，每个类别代表范围 (i/n) 到 (i+1/n)，将回归问题转换为分类问题。
我的猜测是第一个选项在实践中效果不佳，而第二个看起来像一个丑陋的杂物（可能会起作用）。
什么是在回归（在 Python 中）约束因变量的好方法？
建议使用 Beta 回归对介于 0 和 1 之间的结果（比率或分数）进行回归，但我并不完全理解此选项。任何人都可以为不使用 R 的人详细说明 Beta 回归的技术细节吗？