以下是我的数据集中的3列，任何人都可以指导我应用以下任何模型。 所以我可能希望根据国家和品种栏预测区域。 我对此非常陌生，如果有人可以建议我或指导我应用模型
，我将不胜感激 col1(country) col2(variety) col3(region)
Argentina Chasselas r1
Israel Gamay r2
Mexico Grenache r3
Chile Kalecik Karasi r4
China Kallmet r5
我正在尝试一种名为DecisionTreeClassifier的东西，但如果有人给我其他想法，我会很高兴
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可以说，我认为多重逻辑回归是可能的工具，因为你为此处理了一个名义因变量。
基本上，（简单）线性回归是一种预测连续值的算法;逻辑回归被认为是二元分类器算法，它输出属于标签（0或1）的输入的“概率”。
如果您有一个名义变量，请使用多重逻辑回归 和两个或多个测量变量，你想知道如何 测量变量影响名义变量。你可以用它来 预测从属名义变量的概率，或者如果你是 小心，你可以用它来提出哪些独立的建议 变量对因变量有重大影响。参考Handbook of Biological Statistics。