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:
( [* C k# A% a% Z, Q/ Q) 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。1 y& I+ R2 Q/ Z; k, ~5 ?
数据转化和参数回归: ' K$ e O& ~, Q& A; r. c
- 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。
# a/ F/ T) ` {/ j" K6 [2 ]' o
模型验证和应用:
3 x, R! I Z/ C+ M, h: J% l- 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。2 J& T( v: }' s: ^; M
显示结果:
1 w7 e8 X1 v/ U$ v. L s4 H2 Y- 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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