我在多类问题上运行sklearn.linear_model.LogisticRegression。据我所知，coef_属性的输出是每个类的每个特征的系数。我不明白的是sklearn的解释。例如，在SPSS中，您将有一个类作为基础，然后解释与该类相关的几率，因此您实际上获得了n-1个类的系数。在sklearn中并非如此，我获得每个类的系数。
一个特征（对于四个类）的取幂系数的示例是：
1.1649 | 1.0660 | 0.9589 | 0.8607
这种解释是否正确：如果该特征的单位值增加，该实例属于第一类的概率增加约16％，则第二类增加约7％，第三类和第四类减少？ / p>
另外，如何计算系数的p值？