在 R 中预测李克特类型分类数据

Question

目前，我正在研究一个数据集，该分类类是李克特类型。这是

1 = " Very Easy"  
2 = " Easy"  
3 =  " Neutral "  
4=  " Hard "  
5 = "Very Hard "

我创建了一个多元线性类型回归模型。现在我正在尝试使用我的模型预测一个类。但输出是 3.45。那么这个结果属于哪个类呢？3 或 4。虽然它是李克特类型的数据，但它应该是 3 或 4。如何将此十进制值转换为 R 中的李克特类型数据？

这是我在 R 中的代码

dataset <- read.csv('survey.csv')
library(caTools)  
set.seed(123)
split = sample.split(dataset$difficulty, SplitRatio = .8)
training_set = subset(dataset, split == TRUE)
test_set = subset(dataset, split == FALSE)
predict = data.frame(class = 3, nb.repeat = 1 , attendance = 3,
                 instr = 1, Q9 = 1,  Q16 = 4, Q17 =  5,
                 Q18 = 2,   Q26 =3,  Q22 = 3,Q5 = 5  )
demo_pred = predict(regressor, newdata = predict)
view(demo_pred)

Answer 1

您需要使用有序逻辑回归，将因变量视为有序变量而不是连续变量。您可以使用类别的名称，并将预测显示为一组类别。看看这个链接。