Функция GLM R по умолчанию - один против всех или один против одного или многочленный подход?

Question

Если бы я должен был сделать логистическую регрессию на наборе данных радужной оболочки

fit <- glm(species ~ ., data = iris, family = binomial(link = "logit"), subset = c(1:100))
pred <- predict(fit, iris[101:150,-5], type = 'response')

Тогда какой тип логистической регрессии это будет делать? один против одного? Все против всех? Софтмакс?

Допустим, я хотел сделать все три и сравнить результаты. Есть ли встроенные команды для этого? Должен ли я написать свою собственную функцию для этого? Самое главное, что R по умолчанию?

-Травазавр рекс

Answer 1

Мне не ясно, что ты пытаешься сделать. glm(..., family = binomial(link = "logit")) соответствует простой логистической модели, предполагающей бинарный результат (например, успех против отказа, отсюда и исходное биномиальное распределение).

Если вы хотите соответствовать многочленной модели, вы можете использовать nnet::multinom

library(nnet)
fit <- multinom(Species ~ ., data = iris)
#Call:
#multinom(formula = Species ~ ., data = iris)
#
#Coefficients:
#           (Intercept) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
#versicolor    18.69037    -5.458424   -8.707401     14.24477   -3.097684
#virginica    -23.83628    -7.923634  -15.370769     23.65978   15.135301
#
#Residual Deviance: 11.89973
#AIC: 31.89973