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: 0 h# m" Q+ V, A0 _. K4 `9 `! h# G
- 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。 g+ c5 _( P. h* u" r
数据转化和参数回归: & W8 _$ Z. e V
- 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。
% S: y2 k: m) s2 i9 x
模型验证和应用: " A: u2 W+ q, _" w8 S8 E) q
- 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。 u# F3 j, |# b4 P2 c2 l
显示结果: ) Z: \2 e8 L' ?/ ^3 Q* j
- 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。; B1 E. C9 q% z9 S& W
8 T/ Z$ C$ G9 \! a; L5 z' s3 b5 C. S" l7 {* s5 Y e- r8 l5 X5 f+ g/ T
6 T2 K$ O/ U: w0 b* U$ i0 L& [. ^; N. O% F$ P8 S5 |
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