如何在nnet包中为multinom方法指定weights参数

Question

我在nnet包中使用的是multinom方法，我需要根据类的比例对类进行加权。 我什至有比例。

问题是如何为multinom方法指定weights参数？ 如果仅指定一个列表，它将如何将实际的类映射到权重？

Answer 1

您不应该根据课程的比例来加权课程； 样本数量是模型的一部分，不应通过权重进行调整。

在指定权重的主题上，您只需为multinom的weights参数提供一个列表，该列表随后会将每个值映射到指定的权重。 如果我没记错（在这种情况下我很乐意纠正），它可以通过将每种情况的对数似然率乘以指定的权重来实现。

这是一个例子。

library(nnet)

set.seed(1)

x <- rnor_lenm(100)
y <- rep_len(c("A", "B", "C"), 100)
wts <- runif(100)

multinom(y ~ x, weights = wts)

输出：

# weights:  9 (4 variable)
initial  value 56.891315 
final  value 56.637716 
converged
Call:
multinom(formula = y ~ x, weights = wts)

Coefficients:
  (Intercept)          x
B -0.09823625 -0.1779220
C -0.06923607 -0.1951617

Residual Deviance: 113.2754 
AIC: 121.2754    

那是您要找的东西吗？