文本：虚拟变量

在上个视频中，你知道了要往线性模型里添加分类变量，就需要把分类变量转变为 虚拟变量 。

转化后，你需要舍弃一个 虚拟列 ，才能得到满秩矩阵。

回想一下回归系数闭式解那节内容，我们得用 (X'X)^-X'y 来预测 \beta 值。

为了逆转 (X'X) ，矩阵 X 一定要是满秩的，也就是说，所有 X 的列都必须线性独立。

创建虚拟变量时，如果你不舍弃掉一列，那你就得不到稳定解，从 python 里得到的结果也不会可靠到哪去。下个概念会有示例，你将从中了解不舍弃一个虚拟列的话，会有什么后果。

本文重点在于 如果你要用 0 、1 编码来创建虚拟变量，你就得舍弃一个虚拟列，确保所得矩阵是满秩的（这样你从 python 里得到的解才会是可靠的。）

之所以要这么做，原因就在于线性代数的本质，更具体地说，要逆转矩阵，你手里的矩阵必须是满秩的（也就是所有列都得线性独立），因此，你得舍弃掉一个虚拟列，方能得到线性独立的各列（和一个满秩矩阵）。