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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:
2 p7 h* ?/ K( D, n' Z5 F- 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。
- L2 E( N8 ]+ U
数据转化和参数回归:
: q2 X9 J% c2 J7 N: P" s- 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。* @& z1 Y# M k
模型验证和应用: & s' \0 C: A F& X
- 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。% T# G! N8 p9 p, l( `8 |
显示结果: . K3 s, L" Q+ B4 J) 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。3 r2 n( ^3 d3 V- W6 H/ N8 ~& f+ y
: R# o! ?* Q' B( a7 p; R( Y
. w; H o+ J2 S9 d- W& {# j2 y) e- Z- ?- F9 {( u) Y
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