Я использую метод multinom в пакете nnet. Мне нужно по-разному взвешивать классы в соответствии с их пропорциями. У меня даже пропорции с собой.
Вопрос в том, как указать параметр веса для метода multinom? Если я просто укажу список, как он сопоставит фактический класс с весами?
Вы не должны взвешивать свои классы в соответствии с их пропорциями; размеры выборки являются частью модели и не должны корректироваться с помощью весов.
Что касается определения весов, вы просто предоставляете список для аргумента weights multinom, который затем сопоставляет каждое значение с указанным весом. Он делает это, если я не ошибаюсь (в этом случае я бы с радостью поправил), умножая логарифмическую вероятность каждого случая на указанный вес.
Вот пример.
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)
Выход:
# 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
Это то, что вы искали?
