Question

似乎Matlab给出了多项逻辑回归的错误结果。

在使用Fisher的Iris数据集 [link]的示例文档中，它们给出了模型的系数，可以在同一数据集本身上使用它来获得建模的概率。

load fisheriris
sp = categorical(species);
[B,dev,stats] = mnrfit(meas,sp);
PHAT=mnrval(B,meas);

但是，预期值聚合没有一个匹配人口聚合，这是MaxEnt分类的要求（参见幻灯片35 [here]，或Eq 14 [here]，或Agresti＆＃34;分类数据分析＆＃34;第298页等）

例如

>> sum(PHAT)
>>   49.9828   49.8715   50.1456

都应该等于50（人口值），同样适用于其他聚合

如果参数

B=[36.9450   42.6378
   12.2641    2.4653
   14.4401    6.6809
  -30.5885   -9.4294
  -39.3232  -18.2862]

使用

代替所有聚合的足够统计数据匹配。

此外，Matlab用可能性解决它似乎很奇怪，这可能会产生错误，

警告：最大似然估计没有收敛。迭代超出限制。您可能需要合并类别以增加观察值计数

通过MLE考虑证明，唯一的要求是预期值匹配，不需要评估。

如果不给出真正的类，我们可以给出一个仅包含聚合信息的选项，这将是一个很好的功能。

Answer 1

在Mathworks网站中提交了技术错误评论。他们的回答是：

您好[----]，

我正在撰写您的技术支持案例＃01820504   关于＆＃39; mnrfit＆＃39;。

非常感谢您的耐心并报告此问题。出现了   是出乎意料的行为。它似乎与现有有关   我们在记录中发现的问题，＆＃34; mnrfit＆＃34;不正确   在某些情况下的最大可能性估计自从＆＃34; mnrfit＆＃34;   函数没有找到最大似然估计   系数，我们计算了实际的MLE。当我们使用这些   估计，在这种情况下，我们得到了所有50年代的预期结果。

问题是，对于我们示例中的这个特定数据集，   课程可以完美分开。这意味着后勤   函数，为了得到精确的零或一个概率，需要   有无限的系数。＆＃34; mnrfit＆＃34;功能执行   系数越来越大的迭代过程，但它停止了   在结果有你发现的问题的地方。我们   当然同意＆＃34; mnrfit＆＃34;可以做得更好。我们的   开发团队正在努力。

在这个阶段，我无法建议除了以外的解决方法   写一个自定义实现作为我的同事，我尝试过。对于   现在，我将关闭此请求，因为我已将其转发给   我们的记录。但是，如果您有任何其他相关问题   这种情况，请不要犹豫与我联系。

此致
  [----]
   MathWorks技术支持部门

Matlab对mnrfit不正确吗？

1 个答案: