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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))

为了使用 statsmodel 函数 MNLogit 重现此示例,我将钓鱼数据集导出为 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 包在拟合之前会重新组织数据,但无法弄清楚如何在 statsmodel 中更改它。任何帮助将非常感激。

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statsmodels 中的 MNLogit 实现了不同版本的多项式 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,但解释变量却不同。在多项选择 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 和其他多项式 logit 版本正在等待 statsmodels 的拉取请求,目前在主分支中不可用。

于 2016-01-02T13:46:29.007 回答