训练集上进行有序多分类Logistic回归的代码怎么写R

在R语言中，使用`polr()`函数进行有序多分类Logistic回归的训练通常是在`MASS`包中，该包包含了`polr()`函数。这里是一个示例，假设我们有一个名为`train_data`的数据框，其中包含变量`salary`作为因变量，其他变量作为自变量：

# 确保已安装并加载所需的包
if (!requireNamespace("MASS")) install.packages("MASS")
library(MASS)

# 假设train_data是你的训练集，它应该有'salary'列作为有序因素（如"Assistant Prof", "Associate Prof", "Professor"）
# 其他列是特征变量

# 将'salary'列转换为因子，并设置为有序的（如果有必要）
train_data$salary <- factor(train_data$salary, ordered = TRUE)

# 对于有序多分类Logistic回归，我们使用'polr'函数，响应变量是'salary'，其他的列作为解释变量
model <- polr(salary ~ ., data = train_data, # 表示使用除'salary'以外的所有列作为模型变量
              weights = I(rank == "Professor"), # 如果某些类别更重要，可以指定权重
              Hess = TRUE,                  # 返回Hessian矩阵用于参数标准误差估计
              method = "glm",               # 使用通用线性模型算法
              control = list(maxit = 1000))   # 设置最大迭代次数防止收敛过慢

# 打印模型摘要信息
summary(model)

在这个例子中，`.`代表所有非响应变量。`weights`选项用于指定某类别的权重。注意，如果你的`salary`列不是有序的，你需要先将其转换为有序因子。运行此代码后，你会得到模型的系数、标准误、p值和模型的整体性能指标。