[问题类型]:
程式功能咨询(我想用R 做某件事情，但是我不知道要怎么用R 写出来)
[软件熟悉度]:
入门(写过其他程式，只是对语法不熟悉)
[问题叙述]:
https://imgur.com/zTNHbHv
我的type变量是factor 想用他当y
其他几个当作x1 x2 x3作回归
data.glm1 <- lm(factor(type)~X_Maximum+Y_Maximum,data=train)
这样的程式码无法执行, 想请教可以如何改善?
我用了multinom这个函式就可以 可以请教如果y是factor 就一定要用multinom这个吗?
其他的lm就不能用否?
谢谢回答
[程式范例]:
require(nnet)
data.glm1 <- lm(factor(type)~X_Maximum+Y_Maximum,data=train)#不可行
data.glm <- multinom(formula=type~.,data=train)#成功执行
#若有需要我提供详细的再说 谢谢
[关键字]:

lm 是一般线性模型。自然不行。

所以这种情况会用multinom??

google classification problemlogistic regression might be the most essential one

神经网络+softmax

之前用过lm也是无法执行，倒不是因为功能或资料问题，而是Rstudio无法跑这个函式，后来我先用R跑一次lm那行程式码，再回到Rstudio重跑一次就成功执行了