如何在 nnet 包中为 multinom 方法指定权重参数答案

【问题标题】：How to specify the weights parameter in nnet package for multinom method如何在 nnet 包中为 multinom 方法指定权重参数
【发布时间】：2015-03-11 14:38:58
【问题描述】：

我在 nnet 包中使用 multinom 方法，我需要根据类的比例对它们进行不同的加权。我什至有我的比例。

问题是如何为 multinom 方法指定 weights 参数？如果我只是指定一个列表，它如何将实际类映射到权重？

【问题讨论】：

我认为nnet没有指定权重的能力。

标签： r logistic-regression nnet

【解决方案1】：

你不应该根据他们的比例来衡量你的班级；样本量是模型的一部分，不应通过权重进行调整。

关于指定权重，您只需为multinom 的weights 参数提供一个列表，然后将每个值映射到指定的权重。如果我没记错的话（在这种情况下我很乐意纠正），它会通过将每个案例的对数似然乘以指定的权重来做到这一点。

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

这就是你要找的吗？

【讨论】：