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: x2 A3 f L& ~- E) x5 k" l5 ` I
- 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。
# _# a( d1 o. Q: T* l
数据转化和参数回归:
" b5 `: Q8 j/ \2 t( `0 K) A- 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。
5 O6 D2 c8 F1 j' \2 `9 x
模型验证和应用: 8 B% G& e3 u$ [* m, T2 a, 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。9 o8 Z% n& F5 R( |
显示结果: # S# ^% u- A( a& c( _. e! F0 \9 n
- 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。
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