使用聚类数据进行 Sklearn 回归

Posted 2023-03-12

【中文标题】使用聚类数据进行 Sklearn 回归

【英文标题】：Sklearn regression with clustered data

【发布时间】：2020-12-28 04:22:08

【问题描述】：

我正在尝试使用集群数据集在sklearn 中运行多项式LogisticRegression（也就是说，每个个体有多个观察值，其中只有一些特征发生变化，而其他特征保持不变）。

我知道statsmodels 可以通过以下方式解决这个问题：

mnl = MNLogit(x,y).fit(cov_type="cluster", cov_kwds="groups": cluster_groups)

有没有办法用 sklearn 包来复制它？

【问题讨论】：

您是在寻找聚类数据集上的多类（多项）逻辑回归还是逻辑回归？

我知道如何在 sklearn 中运行多项式 logit，我想了解如何在集群数据集上运行一项。

你能放一个你的数据集的例子和更多的代码而不是一行吗？

【参考方案1】：

为了在sklearn中运行多项Logistic回归，可以使用LogisticRegression模块，然后将参数multi_class设置为multinomial。

参考：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html

【讨论】：

我知道如何在 sklearn 中运行多项式 logit，我想了解如何在集群数据集上运行多项式 logit，您知道是否可以在 sklearn 中完成？