假设我正在尝试预测一个变量 y，它是一个从0到10的分数（仅限整数），并且我使用的是线性回归模型。该模型实际上生成的是该区间内的实数。

我使用回归而不是分类，因为我想能够说，比正确的预测值偏差2比偏差1更糟糕。目前我使用平均绝对误差作为评估指标。

鉴于模型的预测结果是实数，最好的方法是什么来将其限制在允许的整数集合中（从0到10）？我应该只是将预测值四舍五入到最接近的整数，还是有更好的方法？

回答：

你也可以使用多项式 logistic 回归模型，并使用分类准确率来衡量模型的性能。