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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:
+ l' c3 {9 d7 Z7 d& D% B- 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。' L% ?. U v# c4 M f
数据转化和参数回归:
7 G+ X0 w& {5 Q: y6 u, }* Q9 `- 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。7 U; |9 r$ ^+ ?8 ?: f7 {8 ? A5 Y
模型验证和应用:
7 Z) {; W2 m0 O6 t- 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 X/ a- P7 t, v) @
显示结果: % K, k1 E1 w! h- c, d' ]; b2 i
- 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。, d2 [; W+ g. Z( u
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