|
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:
7 e0 K6 N" _/ L s9 S$ |- 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。8 V* g0 P& n, l5 B/ B
数据转化和参数回归:
, i) ]+ n/ O( e' c. V- 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。
* N3 a& _" `& s) H: d- \- Q
模型验证和应用: 4 D% v# s$ L$ S' H% C2 d9 M
- 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。
( _1 M+ h) ]2 w. ]& ^
显示结果:
7 s+ g6 e* x$ C; Z+ }! \8 L1 O- 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。
( x- v8 t" A' Q# o( I
$ D+ {6 `. ^+ { P( N) h3 s$ n" ]( z3 w5 r5 `
8 l. U3 _+ L$ H8 v1 J# j. Q; S% a1 ?
|