R中的multinom（）：我可以用于其他数据集的预测吗？ [复制]

【问题标题】：multinom() in R: can I use for prediction on other dataset? [duplicate]R中的multinom（）：我可以用于其他数据集的预测吗？ [复制]
【发布时间】：2016-01-12 19:31:52
【问题描述】：

我已经运行了一个 multinom() 模型，那么如何在其他数据集上使用这些模型？例如，我想将此模型拟合到另一个数据集并为该数据集生成预测概率，就像在 Matlab 中所做的 mnrval() 一样——它采用 mnrfit() 估计的模型并将其应用于外部数据以生成预测概率。我目前受限于 R，所以不能使用 Matlab。谢谢。

【问题讨论】：

您在 multinom 上发布了几个问题。您是否查看了答案（例如stackoverflow.com/questions/34731460/…），例如使用可以引导您找到此问题答案的预测。
如果这不是前面问题的重复，且答案显然是准确的（在 R 中），那么您需要发布一个数据集和您在编码方面的努力。

标签： r probability logistic-regression predict multinomial

【解决方案1】：

参见?multinom中的示例：

mymultinommodel <- multinom(low ~ ., bwt)
predict(mymultinommodel,new.data=newdata)

获取概率而不是预测类别：

predict(mymultinommodel,new.data=newdata, type="probs")

【讨论】：

但这并没有给我概率，而是给了我每个 obs 的一个类别。例如，如果我的类别是 cat1、cat2、cat3，那么如果我使用 predict()，它会给我一个类似“cat1 cat3 cat2 cat1”的向量。这不是我想要的概率。我想要的是类似于 fit() 函数返回的东西（即每个类别的概率），但使用另一个数据集。谢谢。
我认为它应该是 newdata 而不是 new.data，但它确实有效。谢谢。