जवाबों:
ऐसा नहीं करने का कोई कारण नहीं है, लेकिन दो सावधानीपूर्ण विचार हैं:
विश्लेषण के दौरान ध्यान रखें कि कौन सा है। बड़ी परियोजनाओं में, खो जाना आसान हो सकता है, और गलत परिणाम उत्पन्न कर सकता है।
यदि आप प्रतिगमन अनुपात के बजाय प्रतिगमन अनुमानों को रिपोर्ट करना चुनते हैं , तो अपनी रिपोर्ट में अपनी कोडिंग योजना स्पष्ट करें , इसलिए पाठक अपने स्वयं के गलत अनुमानों का उत्पादन नहीं करते हैं, यह मानकर कि वे दोनों 0,1 कोडित थे।
बुनियादी लग सकता है, लेकिन मैंने देखा है कि दोनों समस्याएं इसे प्रकाशित पत्रों में शामिल करती हैं।
स्पष्टता के लिए: शब्द "बाइनरी" आमतौर पर केवल 1 बनाम 0 कोडिंग के लिए आरक्षित होता है। किसी भी 2-मूल्य कोडिंग के लिए अधिक सामान्य शब्द "डाइकोटोमस" है। डायकोटोमस भविष्यवक्ता निश्चित रूप से लॉजिस्टिक रिग्रेशन की तरह लॉजिस्टिक रिग्रेशन का स्वागत करते हैं, और, क्योंकि उनके केवल 2 मूल्य हैं, इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि उन्हें कारकों के रूप में या कोवरिएट के रूप में इनपुट करना है या नहीं।
आमतौर पर यह व्याख्या में मदद करता है यदि आप अपने भविष्यवाणियों को कोड करते हैं 0-1, लेकिन इसके अलावा (और ध्यान दें कि इसकी आवश्यकता नहीं है), इसके साथ कुछ भी गलत नहीं है। कुछ अन्य (आकस्मिकता-आधारित टेबल) दृष्टिकोण हैं, लेकिन अगर मैं सही ढंग से याद करूं, तो ये (कुछ रूप) लॉजिस्टिक रिग्रेशन के बराबर हो जाते हैं।
तो संक्षेप में: मुझे ऐसा नहीं करने का कोई कारण नहीं दिखता।
इसके अलावा, यदि आपके पास दो से अधिक भविष्यवाणियां हैं, तो यह अधिक संभावना है कि लॉजिस्टिक या मल्टीपल रिग्रेशन के लिए भी बहु-समरूपता की समस्या होगी। हालांकि, सभी बाइनरी चर (यानी, कोडित (0,1)) के साथ लॉजिस्टिक प्रतिगमन का उपयोग करने के लिए कोई नुकसान नहीं है।