多类别逻辑回归中 'nominal' 模型类型解析：处理因变量 (标签变量)

在多类别逻辑回归中，'nominal' 模型类型用于处理因变量（标签变量），即多个类别的分类变量。这里的类别变量没有明确的顺序或等级，而是被视为互相独立的类别。

'nominal' 模型类型会为每个类别创建一个二分类的逻辑回归模型，以区分这些类别。例如，如果因变量有三个类别：A、B 和 C，则 'nominal' 模型会创建三个模型：

• 模型 1：区分类别 A 和 非 A (类别 B 和 C)。
• 模型 2：区分类别 B 和 非 B (类别 A 和 C)。
• 模型 3：区分类别 C 和 非 C (类别 A 和 B)。

自变量（特征变量）通常会作为 X 参数传递给 mnrfit 函数，其中 X 是一个矩阵，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征变量。因变量（标签变量）通常会作为 y 参数传递给 mnrfit 函数，其中 y 是一个向量，每个元素代表一个样本的类别标签。

因此，'nominal' 模型类型在多类别逻辑回归中用于处理因变量（标签变量），而不是用于处理自变量（特征变量）。