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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:
- r8 w# {0 Y+ e5 z6 }" P ], Y- 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 o: F2 J$ J& l
数据转化和参数回归:
) W7 {, g1 j( e- C4 K$ V- 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:
% c+ k6 ], y5 \' J) v! i9 P- 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。" I* b- N }4 [6 R& v2 H
显示结果: + {5 k9 \* I$ X2 I8 B7 l- `
- 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 w0 B ^1 w6 [/ \7 o. v
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