Можно ли использовать категориальные признаки в линейной модели

Да, можно, но их нужно предварительно закодировать. Основные методы:

1. One-Hot Encoding (для номинальных признаков без порядка) - создает бинарные колонки для каждой категории.
2. Ordinal Encoding (для порядковых признаков) - присваивает числовые значения с учетом порядка.

Пример с One-Hot в Python:

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'color': ['red', 'blue', 'green']})
encoder = OneHotEncoder()
encoded = encoder.fit_transform(data[['color']])

Важно избегать дамми-ловушки (удалять одну колонку при OHE) и учитывать интерпретируемость коэффициентов. Для больших категориальных признаков лучше использовать target encoding или embeddings.