我正在经历Hosmer，Lemeshow和Sturdivant的“应用逻辑回归”，具体地说是第8章，多项逻辑回归。我建立了一个模型：
>library(nnet)
>library(aplore3); data(aps)
>fit <- multinom(place3 ~ danger, data = aps)
我得到的系数与书中的系数相符。我的问题是当我尝试进行预测时：它只是将所有内容堆叠在数据中最常见的级别，而在其他级别中则为零。我用过代码：
>preds <- predict(fit, newdata = data.frame(danger = aps$danger),type = "class")
>table(preds)
OutDay Int Res
508 0 0
我已经在网上搜索并找到了很好的r-bloggers post，并且在那里描述的功能有点整理出来的东西，我得到了同样的契合
predictions
Int OutDay Res
132 262 114
但是我进一步搜索了网页，因为我想了解更多关于predict函数与multinom的使用情况，所以我在github上遇到了一些像这样的例子。以直截了当的方式使用predict。我复制了这个例子，一切都很好
我的最后一个问题是，是否有人可以解释何时在复杂的（r-bloggers'帖子）方式中使用predict和multinom对象以及何时以直截了当的方式使用它。不同的是，在我的例子中，我试图找出用于拟合模型的数据的拟合值，或者还有更多内容吗？
谢谢！