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某电商分析师构建模型预测用户消费金额（Y），发现“用户年龄”（X）与Y的关系呈倒U型（中年用户消费最高，年轻和年老用户较低）。为了在线性回归框架下捕捉这一非线性关系，最合适的处理方法是：

A. 将年龄分为“青年、中年、老年”三个类别，直接使用原始数值

B. 对年龄取自然对数：ln⁡("Age" )

C. 在模型中加入年龄的平方项："Age" 和〖"Age" 〗^2

D. 剔除年龄变量，因为它不满足线性假设

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题目解析

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倒U型关系是典型的二次函数特征。在线性回归中，可以通过引入多项式项（如 X 和X^2）来拟合这种曲线关系，这被称为多项式回归，本质上仍是关于参数的线性模型。取对数通常用于处理单调的非线性关系（如边际效应递减），不适合倒U型。