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. .

我的数据是双精度的，我的 Y 值是浮点数，例如 0.6667。 有没有办法调整我的数据以便能够使用 mnrfit 函数？

提前致谢！ 一个没有经验的初学者

Answer 1

Y应该是使用mnrfit的“标称结果”，即非连续mnrfit 。 我们不需要将Y变成整数，只需要分类即可。 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 ，如果您期望一个连续的响应变量（因此，为什么Y是双精度的向量），那么mnrfit可能不合适！

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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，在每个预测变量组合处进行观察的次数。

• 标量整数从1到k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×1类别数组，指示每个观察结果的响应的标称值或序数值。 在这种情况下，所有样本大小均为1。

Answer 2

当我使用“B = Merit(X, categorical(Y))”时，我有一个快速的问题，我得到了一个负的 Beta 值，但实际的 Beta 值是我得到的正值。 EX) 实际 Beta = 50 , -90 , 8 我得到的 = -50, 90 ,-8