|
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:
2 [, P$ S/ z6 _2 B% E- 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。
% A5 W2 P s9 w( s
数据转化和参数回归:
; f, |# h5 l& x) r- [! ^; E- y- 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 V) w8 |) I2 D% A6 d; _
模型验证和应用: 6 n/ x- ]) p% ?6 J8 R) m
- 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。
) S- W7 }! R$ w- U T/ W4 G
显示结果: # d$ Z8 X5 J4 F
- 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 T" q9 q |- f- _ T
2 c: U# N2 ~. L/ Z) h1 V6 e
7 A* }* {+ [) H
% A9 v9 A* l# L: {6 }
6 W1 ~$ N; c' K; `- k3 D6 `; _ |