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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: ! f7 }) m, H% x! F% W* K# V4 L
- 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。
8 G: d; _$ x- e
数据转化和参数回归:
: }0 Z+ W# z" ?; [- }. f- 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。
' a3 r! _# U! P6 s9 r
模型验证和应用: 5 W: e5 v3 s4 I/ Q y
- 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。( P3 L9 Q+ r2 B) x" R3 s+ V0 u% d
显示结果:
. h* O1 V- ?) b/ X' V( S- 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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4 H5 I4 X. @0 T. N/ V3 V6 M2 R; c$ t$ W' K2 x; H& u# ]
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