解读有序逻辑回归模型参数：深入理解mnrfit函数输出

解读有序逻辑回归模型参数：深入理解mnrfit函数输出

在MATLAB中，mnrfit 函数用于训练有序逻辑回归模型。当使用 mnrfit(X_train, y_train,'model', 'ordinal', 'link', 'logit') 训练模型后，会返回一个名为 mdl 的数组，大小为 10x1 double。

那么，这个 mdl 数组究竟包含了什么信息呢？

简而言之，mdl 存储了有序逻辑回归模型的参数估计值，每个元素代表一个特征变量的系数估计值，包括截距项。这些系数反映了每个特征变量对因变量类别的影响。

为了更清晰地理解，让我们深入探讨一下：

• 有序逻辑回归模型的本质： 它由多个二分类模型构成。对于 k 个类别的因变量，模型中会有 k-1 个二分类模型，每个模型负责区分相邻两个类别。
• mdl 数组的构成： 每个元素对应一个二分类模型的系数估计值。例如，mdl(1) 对应第一个二分类模型的系数估计值，以此类推。

如何利用 mdl 数组？

通过访问 mdl 数组的不同元素，我们可以获取相应特征变量的系数估计值，并将其用于以下操作：

• 预测新样本的类别
• 推断特征变量对因变量的影响
• 评估模型的拟合优度

需要注意的是：

• mdl 数组中参数估计值的具体含义和解释需要结合具体数据和问题进行分析。
• 建议参考相关的统计学或机器学习文献，以深入了解有序逻辑回归模型参数的解释和使用方法。

希望这篇文章能帮助您更好地理解 mnrfit 函数输出的 mdl 数组及其在有序逻辑回归模型中的重要作用。