Multinomial/conditional Logit 回归，为什么 StatsModel 在 mlogit 包示例上失败？

Question

我正在尝试在 R 中重现 mlogit 包的多项式 logit 回归示例。

data("Fishing", package = "mlogit")
Fish <- mlogit.data(Fishing, varying = c(2:9), shape = "wide", choice = "mode")
#a pure "conditional" model
summary(mlogit(mode ~ price + catch, data = Fish))

为了使用 statsmodel 函数 MNLogit 重现此示例，我将钓鱼数据集导出为 csv 文件并执行以下操作

import pandas
import statsmodels.api as st
#load data
df = pandas.read_csv("Fishing.csv")
x = df.drop('mode', axis = 1)
y = df['mode']
mdl = st.MNLogit(y, x)
mdl_fit = mdl.fit()

我收到以下错误

LinAlgError: Singular matrix

我试图弄清楚如何重新组织原始数据集 Fishing，因为我知道 mlogit 包会在拟合之前重新组织数据，但无法弄清楚如何在 statsmodel 中更改它。任何帮助将不胜感激。

Answer 1

statsmodels 中的 MNLogit 实现了不同版本的多项式 logit。 AFAICS，对应R中的nnet multinom https://stats.stackexchange.com/questions/186344/r-interpreting-the-multinom-output-using-the-iris-dataset/188426

在这种情况下，参数因选择而异，但解释变量不同。在多选 CLogit 版本或 R 中的 mlogit 版本中，解释变量因选择而异，但参数与选择无关。

CLogit 和其他多项式 logit 版本正在等待 statsmodels 的拉取请求，目前在主分支中不可用。

Multinomial/conditional Logit 回归，为什么 StatsModel 在 mlogit 包示例上失败？

Multinomial/conditional Logit Regression, Why StatsModel fails on mlogit package example?

python

r

statsmodels

logistic-regression

mlogit