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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:
! P- [9 B( B- f4 y8 D7 Z8 U- 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。- Z. D! X: U0 d4 X7 a
数据转化和参数回归:
0 N, \" U% n& g/ I& z- Z- 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。
( H* R8 X) M: Y& U+ g) F' l8 \
模型验证和应用:
" d% u+ }6 M# l2 k& J4 r- 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。; \* L% Y" Y- i/ [* K; o# B& S
显示结果: 7 v+ ?3 I2 t' W) d; z$ Z2 o* W& l
- 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。
# s6 R! B& F" S1 \: I% Y
8 v$ Q: K% A- p& W' Q4 d; h& I# [' Q! `3 }/ R
/ h' t4 d" j$ M4 {) a
7 C2 J/ W9 F3 `- z ? |