在模型拟合汇总中提取虚拟变量的根
，是指在统计建模中，当需要处理分类变量时，常常会将其转化为虚拟变量（也称为哑变量或指示变量）。虚拟变量是一种二元变量，用于表示原始分类变量的不同取值。
虚拟变量的根是指在创建虚拟变量时，选择的参考类别或基准类别。在创建虚拟变量时，通常会选择一个类别作为参考类别，并将其他类别与该参考类别进行比较。参考类别的虚拟变量取值为0，其他类别的虚拟变量取值为1。
提取虚拟变量的根是为了避免多重共线性（multicollinearity）问题。多重共线性是指在回归分析中，自变量之间存在高度相关性，导致模型估计不准确或不稳定。通过选择一个参考类别，可以避免虚拟变量之间的完全线性相关性。
虚拟变量的提取在实际应用中非常常见，特别是在处理具有多个类别的分类变量时。它可以应用于各种统计建模方法，如线性回归、逻辑回归、决策树等。
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