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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: 0 t/ f. |0 ]4 T& a
- 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。
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数据转化和参数回归: ( y$ b9 |1 @* R8 P1 G& K: G
- 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。; m) }% `2 ?) I- C
模型验证和应用: 4 }- |. }% i( o- ]3 k
- 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。9 l3 i% Z! S: l5 ?9 n
显示结果: , r( J( `" x! c2 Z+ M/ e W' D2 e
- 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。" p* r: @) H4 c3 \% i
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