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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 d: [+ f H# t" n" 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。, N$ ]* [6 p6 g& M' m7 J
数据转化和参数回归: 6 f& [, e) g5 A [1 k6 s6 X
- 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。
; m5 l% r: P5 ?6 r
模型验证和应用:
, k, V6 f6 @: s* [- 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。* n; @! A r+ t$ F' X2 V, t
显示结果: 6 k( E @0 k1 N- W s
- 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。
2 D9 K5 b2 y9 i
" A2 ]% r M" B* ?- X& [* I# }& r5 R6 ~ |/ p' Q0 |
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