R语言多元逻辑回归的应用案例

R语言多元逻辑回归的应用案例

多元逻辑回归（Multinomial Logistic Regression）是一种常用的统计分析方法，用于研究多个分类结果之间的关系。在本篇文章中，我们将介绍一个应用案例，演示如何使用R语言中的多元逻辑回归模型进行分类分析。

案例背景：
假设我们正在研究一个电子商务平台上不同产品类别的购买偏好。我们收集了一些用户的个人信息（如性别、年龄、职业等）以及他们最近购买的产品类别（如电子产品、家居用品、服装等），希望通过这些信息来预测用户下一次购买的产品类别。

数据准备：
首先，我们需要准备数据集。假设我们已经将用户的个人信息和购买记录整理成一个名为"purchase_data"的数据框。数据框的列包括"Gender"（性别）、“Age”（年龄）、“Occupation”（职业）和"Category"（产品类别）。"Category"列是我们的目标变量，表示用户最近购买的产品类别，可以取多个不同的值。

# 创建示例数据框
purchase_data <- data.frame(
  Gender = c("Male", "Female", "Male",