Question

如果我要对虹膜数据集进行逻辑回归

fit <- glm(species ~ ., data = iris, family = binomial(link = "logit"), subset = c(1:100))
pred <- predict(fit, iris[101:150,-5], type = 'response')

那么它将执行哪种类型的逻辑回归？一比一？全部还是全部？ Softmax？

比方说，我想同时做这三个步骤并比较结果。是否有内置命令可以做到这一点？我需要为此编写自己的函数吗？最重要的是，R的默认值是什么？

-龙虾霸王龙

Answer 1

我不清楚您要做什么。 glm(..., family = binomial(link = "logit"))符合简单的逻辑模型，假设结果为二进制结果（例如成功与失败，因此是基础的 binomial 分布）。

如果要拟合多项式模型，则可以使用nnet::multinom

library(nnet)
fit <- multinom(Species ~ ., data = iris)
#Call:
#multinom(formula = Species ~ ., data = iris)
#
#Coefficients:
#           (Intercept) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
#versicolor    18.69037    -5.458424   -8.707401     14.24477   -3.097684
#virginica    -23.83628    -7.923634  -15.370769     23.65978   15.135301
#
#Residual Deviance: 11.89973
#AIC: 31.89973

R的GLM函数是否默认为“一对多”或“一对一”或多项式方法？

1 个答案: