一种方法是转换您的数据，使您的“真实”变量的负值是不可能的。例如，假设您有一个响应变量 Y。定义 W(Y) = log(Y)，然后使用 W 作为您的响应变量进行回归。取您的预测值，并将它们取幂以返回 Y。您的模型可能会返回 W 的负值，但 e^W 将始终为正。

当然，这会引发其他问题，例如异方差性和非线性（尽管如果您将结果限制为正数，那么它一开始就不是线性的）。您可以玩转其他功能；你只需要两个函数和使得它们互为倒数，并且其中一个具有只有非负数的共域。您应该考虑为什么您期望 Y 总是积极地指导您决定使用什么功能。$f$$g$