|
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: , p9 z+ o; F8 }- y* {
- 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。
9 p7 c2 ?' S" o' \0 m: L
数据转化和参数回归:
) V# \' K' N' v. ~3 h3 N: M/ B- 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。- `# R4 k; d* Q' Y. c
模型验证和应用:
& h) Z& z/ {/ ]9 q! L5 C4 @9 [3 f- 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。3 l+ E# ~ \/ f; E6 v
显示结果: & j) O/ m( }1 f& R
- 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。
4 }( ]; i) x+ o @! Y
; `, R- G- b! z0 q0 G3 } Q0 w7 `0 A. o' l% R3 V* p
. f3 V! } N0 A( E
+ C4 c. |" S6 [. {. {# m, _' D
|