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。