使用mnrfit在Matlab中进行逻辑回归

Question

我正在尝试使用mnrfit函数，但出现错误

If Y is a column vector, it must contain positive integer category numbers.。

我的数据为 double ，而我的Y值为 floats ，例如0.6667。有没有一种方法可以调整我的数据以使用mnrfit函数？

提前谢谢！ 一个没有经验的初学者

Answer 1

Y应该是“名义结果”，即不连续，以使用mnrfit。我们不需要将Y转换为整数，只需将其分类即可。就MATLAB而言，分类数组是离散的，无论类别是否用双精度值表示。

X = rand(5,3); % Predictors (should be double or single)
Y = rand(5,1); % Response (doubles, will cause error)

B = mnrfit( X, Y )
% ERROR: If Y is a column vector, it must contain positive integer category numbers. 

B = mnrfit( X, categorical(Y) )
% No error, regression matrix B is output successfully.

请注意，如果您期望连续的响应变量（因此，Y是双精度向量的原因），那么mnrfit可能首先不适合！

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请注意，有效数据类型在docs

中指定

  

Y可以是以下之一：

     

  

• n×k矩阵，其中Y（i，j）是X（i，:)给出的预测变量组合的多项式类别j的结果数。在这种情况下，将在每个预测变量组合处进行观察次数。

  

• 从1到k的标量整数的n×1列向量，指示每个观察的响应值。在这种情况下，所有样本大小均为1。

  

• 一个n乘1的分类数组，指示每个观察值的响应的标称或顺序值。在这种情况下，所有样本大小均为1。