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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: . k* Q* z9 O) r e+ A" q
- 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。
; l7 e+ U8 z4 e
数据转化和参数回归:
! p2 C( B8 V3 g9 ]: h! W- 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。( \) m2 u$ Y1 b1 x
模型验证和应用: 0 ]' X. u( X5 N& ^) f# D, y" 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。
$ U5 G, ?' x: N
显示结果:
( _) h5 _8 L% }9 o; c0 ~. `. j- 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( ^. D- O- @9 ~1 ]' B9 ]" L
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