Я начал пробовать pymc3, и мне нужно реализовать полиномиальную модель логистической регрессии. Я изучал руководства Твиеки и понимаю его реализации моделей иерархической регрессии (см. https://twiecki.github.io/blog/2014/03/17/bayesian-glms-3/), а также несколько основных примеров бинарной логистической регрессии в pymc3. Мне еще предстоит увидеть какие-либо расширения этого до полиномиальной логистической регрессии. Есть ли поддержка для этого с использованием GLM pymc3? Или как это реализовать без использования GLM? Вот ссылка на записную книжку iPython, в которой я пытаюсь решить проблему, хотя знаю, что здесь не хватает чего-то существенного: http://nbviewer.ipython.org/github/mvictor212/pymc-multinom-logit/blob/master/MultinomialLogisticRegression%20-%20Radon%20Level.ipynb
Полиномиальная логистическая регрессия - pymc3
Ответы (1)
Категориальный параметр параметризуется вектором вероятностей, по одной для каждого класса, которые в сумме дают единицу (PyMC ожидает k-1 вероятностей и вычисляет последнюю путем вычитания). В этом примере похоже, что у вас будет только одна вероятность для каждого наблюдения, если я правильно читаю ваш код. (Кроме того, это то, что предлагает ваша ошибка - он получил индекс 1, когда вектор параметров имеет размер 1).
Например, допустим, у меня есть данные, представляющие три класса:
[0, 2, 2, 1, 0, 2, 1, 0, 1, 1]
Тогда у меня должен быть вектор значений для p длины 2, например:
p = [0.4, 0.3]
person
Chris Fonnesbeck
schedule
29.09.2014
