如何解决带聚类数据的Sklearn回归
我正在尝试在LogisticRegression中使用聚类数据集运行多项式sklearn（也就是说，每个个体有多个观察值，其中只有一些特征发生变化，而其他特征保持不变个人）。
我知道在statsmodels中可以通过以下方式对此进行说明：
mnl = MNLogit(x,y).fit(cov_type="cluster",cov_kwds={"groups": cluster_groups)
是否可以使用sklearn软件包来复制它？
解决方法
要在sklearn中运行多项式Logistic回归，可以使用LogisticRegression模块，然后将参数multi_class设置为multinomial。
参考：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html
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