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这段代码是用于进行 Logistic 回归分析的程序。下面是代码的解释: 数据准备:
( R2 p+ i5 `5 X4 g$ J* G9 v7 I- 从 Excel 文件读取回归数据 X0,验证与预测数据 XE,以及回归数据对应的 P 值 Y0。. ^0 E4 d& g0 a- s3 |
数据转化和参数回归: 8 q4 v0 Z" }* z& h6 O+ R
- 根据回归数据的 P 值 Y0,将其转化为适合 Logistic 回归的形式。
- 构建常数项系数,并将回归数据和常数项系数合并,形成新的数据矩阵 X。
- 对转化后的 P 值 Y 进行参数回归,使用 regress 函数拟合 Logistic 回归模型。0 F! C! y$ H3 n
模型验证和应用: - ~( n' s3 V3 J1 o! `
- 针对验证与预测数据 XE,根据拟合的 Logistic 回归模型计算预测概率 Pai0。
- 如果预测概率 Pai0 小于等于 0.5,则将预测值 P 设置为 0;否则,将预测值 P 设置为 1。) X7 y' }8 d0 _ d" g+ E4 ?
显示结果: + |/ R2 E2 v/ C/ I$ H. y/ p
- 输出回归系数 b 的值。
- 输出评价结果 P,即根据预测模型得到的分类结果。8 ~2 y/ c1 P6 ?: x6 U! e: r( u
* w$ k' ~7 l+ j! O# {* d/ @/ ~9 Q- [( O$ x- F' }
5 m& R8 e/ y5 k- F2 X7 a3 y- Q; Z# }' F7 U3 |
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