|
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:
3 m0 ^; @: O" p/ H; P- 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。
0 E; q/ b: x+ ?
数据转化和参数回归: / v: P) g+ t! @: h6 l6 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。
$ N& K, @' } @( D
模型验证和应用:
4 u- P) v/ M2 r# H! P/ 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。
" P" E+ K: n* s$ ]. }
显示结果:
- v/ o* ~" u% S3 u8 j! B h( 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: W) H+ O2 W& z5 r
! d' ~5 X) E( u' G( p7 [, r3 h6 z0 @
! h% [; W9 C8 w4 P8 }9 A4 W5 s. Q1 a
/ y U0 f5 E! G. g1 r
|