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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" h, L7 g; f8 _( S, ]* ^8 F/ A' P7 ]9 B- 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。
: {1 f: V$ i7 _8 _
数据转化和参数回归:
# |1 w# g' @0 O4 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。
4 y4 `/ P) }7 v: \/ N8 _
模型验证和应用: % B) Y. {& f4 C7 U
- 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。
+ L8 l% @, X9 O& Y7 B( q! j
显示结果: M# h/ @6 C. 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。: z) d, a6 F0 l2 o
9 y+ Q- k9 m! v: z
% G" Q5 }/ x+ F4 s0 \
5 C3 W/ F, p. l
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