考虑Y~Binomial(n,p),logit(p)=log(p/(1-p))=X.t*β,求解有关β的最大似然估计,用Scala语句实现
时间: 2024-05-05 11:17:13 浏览: 12
假设有一个数据集data,其中包含n个观测值和对应的二元响应变量Y和自变量X。则可以使用Scala中的spark.ml库中的LogisticRegression进行最大似然估计。
首先,需要将数据集转换为spark中的DataFrame格式,并使用VectorAssembler将自变量X转换为向量。
```
import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler
import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression
import org.apache.spark.sql.functions._
val assembler = new VectorAssembler()
.setInputCols(Array("X"))
.setOutputCol("features")
val dataDF = assembler.transform(data)
.withColumn("label", col("Y").cast("double"))
```
然后,可以初始化LogisticRegression模型,并使用fit方法进行模型拟合。
```
val lr = new LogisticRegression()
.setLabelCol("label")
.setFeaturesCol("features")
val lrModel = lr.fit(dataDF)
```
最终,可以使用lrModel的coefficients属性获取最大似然估计的β值。
```
val beta = lrModel.coefficients.toArray
```