MNL模型的计算流程图

MNL（Multinomial Logit）模型的计算流程图如下：


首先，MNL模型需要进行数据预处理，包括选择需要的变量、对变量进行缺失值处理、对分类变量进行编码等。

接着，模型需要进行参数估计，使用MLE（Maximum Likelihood Estimation）方法来估计参数。在估计参数时，还需要进行变量筛选和变量转换等操作。

然后，根据估计的参数，可以使用MNL模型对新的数据进行预测。预测时，需要输入数据的特征向量，通过对特征向量进行加权求和，得到每个类别的得分。最后，将得分进行归一化，得到每个类别的概率分布，即可进行分类预测。