用logistic回归结合年份与州特征预测出生率水平的建模疑问

• 训练集划分逻辑存在矛盾：你的数据集时间范围标注为2015-2018，但代码中train = gData_dummy$Year<2018的注释写的是"对应2005年之前的年份（2001至2004年）"，注释和实际数据范围完全不匹配，很可能出现训练集划分错误的问题，导致后续模型结果不可靠。
• 特征选择过于单薄：仅用年份和州两个离散特征作为自变量，对出生率的解释力度非常有限，很容易出现拟合不足的问题，模型的实际预测能力也会很差。
• 变量筛选规则不合理：将所有变量的显著性水平设置为1等价于不做任何变量筛选，会把对标签没有解释力的冗余特征也纳入模型，不仅会提升模型的过拟合风险，也会干扰对核心影响因子的判断。
• 模型适配性不足：你的数据是典型的"州-年份"面板数据，直接使用普通logistic回归没有考虑不同州的个体异质性、不同年份的时间异质性，参数估计结果可能存在偏差。

• 修正基础数据错误：首先对齐数据集时间范围和训练集划分逻辑，删除错误注释，确认训练集为2015-2017年数据、测试集为2018年数据，保证数据输入的正确性。
• 补充特征维度：新增和出生率高度相关的特征，例如对应州对应年份的人均可支配收入、女性受教育比例、结婚登记率、生育相关政策落地情况、医疗资源供给量等，提升模型的解释力和预测效果。
• 优化变量筛选逻辑：不要使用显著性水平为1的无筛选规则，可以结合逐步回归、AIC准则筛选对因变量解释力强的特征，也可以使用L1正则化的Lasso逻辑回归自动完成特征选择和过拟合抑制。
• 适配面板数据结构：改用面板数据专用的固定效应/随机效应logit模型，控制州层面和时间层面的不可观测异质性，得到更准确的参数估计结果。
• 完善模型评估体系：不要仅参考回归输出的显著性指标，需要用测试集计算AUC、准确率、F1值、混淆矩阵等分类任务评估指标，还可以引入时间序列交叉验证，避免单次数据划分的偶然性，更客观地评估模型的泛化能力。
• 检验模型基础假设：验证logistic回归的线性假设是否成立，计算VIF值排查多重共线性问题，如果VIF大于10说明存在严重共线性，可以通过合并相似特征、正则化的方式解决。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Charmaine Wong