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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: 9 s- F* n( C: B5 g
- 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。
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数据转化和参数回归:
f' W7 G7 t" y" ?7 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。
4 S) B4 r+ V2 C: e
模型验证和应用: ! v3 w8 y& N; x* ]' w% a
- 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。/ p9 P- }/ l5 O3 N1 ~8 b6 H& t" e
显示结果: 3 C' G& ?1 `4 J4 ^. w
- 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。
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