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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:
: b! Q# H/ F Q- o! F. k0 Y' k7 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。9 Q; e) S* i7 R0 s$ y2 W; `* Y: c
数据转化和参数回归: , |+ ~7 |$ u8 }4 @( _. ^" |
- 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。
3 P# g j/ R9 Z+ l9 A/ f
模型验证和应用: + h# ~6 T% F4 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。
) E) [3 f1 H" N% F# P5 p4 M8 _
显示结果: - `' F( T. z" z5 ]" a
- 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。7 Z! ? Z3 Z! w9 F' f2 Z
" [ Q& F! j+ p4 ]3 M
4 n U# T5 P2 |7 C6 j R9 V7 D$ J J
6 g* L. b+ ?" z, M4 E7 W7 U# C
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