使用聚类数据进行 Sklearn 回归

Question

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？

Answer 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