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: 6 R# Y& ^$ q9 Z1 I6 v0 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。
6 @' m! H5 \: _0 Y
数据转化和参数回归:
7 y( U4 _8 C7 b) T- 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% q, u) L5 {0 e
模型验证和应用: : |6 I& ]* ]) ]- C/ H
- 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。
! g. s9 f) I. y$ L+ s
显示结果: : b1 p( X" C; T3 f8 K
- 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。
6 n& w0 q4 U0 _4 E) N( A
* ]& ]1 \! s6 M- H9 s9 b6 ?
3 ^# I% M0 c( g ~
. W- R0 @/ E* S* V a% A6 X8 n2 \0 b
% ?* x3 O8 I5 q |