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:
. v6 N3 E/ x1 N; ~1 z- 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。# {- y# D4 r* h5 b' E, D
数据转化和参数回归: 8 S$ S5 S1 H5 t: d' o/ w+ [
- 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 r3 b6 l% q% g- u, [
模型验证和应用: , y% E2 b( N, q. h3 e: Z, v
- 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。8 ~2 s1 v% y+ s T6 e
显示结果: 2 e& a% c! P" f) M+ ]; r
- 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 k/ F/ ^0 V0 H/ b
" d; j' ^8 R5 ]$ j
/ P- D1 s2 \, U; m- e
2 A2 T7 Q% E: ~# J% k' m- j3 m( o" B! g: ^6 M
|