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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:
. o1 ? L. ^/ C$ c f+ W- 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。- q0 d$ H% y& t6 x+ V& V4 Z/ X, r
数据转化和参数回归: ! j+ l" M6 B/ k& a+ K
- 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。
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模型验证和应用:
+ D8 |! G$ B, z9 O6 l% }$ C: e- 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。1 T k/ \0 G b7 V
显示结果: - n/ N8 z$ ~) C8 a1 ]- p
- 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 J, @( a# z/ J
1 P1 i0 ? ~. F% E: [5 s6 h; ~
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