多项/条件Logit回归，为什么StatsModel在mlogit包示例中失败？

Question

我正在尝试重现R中mlogit包的多项logit回归的示例。

data("Fishing", package = "mlogit")
Fish <- mlogit.data(Fishing, varying = c(2:9), shape = "wide", choice = "mode")
#a pure "conditional" model
summary(mlogit(mode ~ price + catch, data = Fish))

要使用statsmodel函数MNLogit重现此示例，我将Fishing数据集导出为csv文件并执行以下操作

import pandas
import statsmodels.api as st
#load data
df = pandas.read_csv("Fishing.csv")
x = df.drop('mode', axis = 1)
y = df['mode']
mdl = st.MNLogit(y, x)
mdl_fit = mdl.fit()  

我收到以下错误

LinAlgError: Singular matrix

我试图弄清楚如何重新组织原始数据集钓鱼，因为我知道mlogit包在拟合之前重新组织数据，但无法计算如何在statsmodel中更改它。任何帮助将不胜感激。

Answer 1

statsmodels中的MNLogit实现了不同版本的多项logit。 AFAICS，它对应于R https://stats.stackexchange.com/questions/186344/r-interpreting-the-multinom-output-using-the-iris-dataset/188426

中的nnet multinom

在这种情况下，参数因选择而异，但解释变量不同。在多选CLogit版本或R中的mlogit版本中，解释变量因选择而异，但参数与选择无关。

CLogit和其他多项logit版本正在等待statsmodel的pull请求，并且目前在主分支中不可用。