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:
& H( H: @! ~% ?# R- 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。
- t0 p* ^2 Y2 _0 v
数据转化和参数回归:
4 z1 ^, [. y; y# j1 ]5 o! C- 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。
1 c' J0 W, T5 l
模型验证和应用: 4 b8 F. P! H k% H5 K
- 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。% y7 i; _5 | [, A; Q' i1 g6 D* a
显示结果:
" F$ P5 U" ~# |. V j: U- 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。; S4 K* |1 ~& I' x t: \- a
5 Q7 q) Z- k: z* c
0 ~; w& ^, G; F) I; O
$ K Z; f% y2 P) f* p& M% ~7 x# I2 p# I0 Z+ T- t' `6 A
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