前面寫過一個多分類的邏輯回歸,現在要做一個簡單的二分類,用glm函數 導入csv格式如下: mydata<-read.csv("D://li.csv",header=T) colnames(mydata)<-c("x1","x2","x3","y ...
原文鏈接:http: tecdat.cn p 並非所有結果 因變量都可以使用線性回歸進行合理建模。也許第二種最常見的回歸模型是邏輯回歸,它適用於二元結果數據。如何計算邏輯回歸模型的R平方 麥克法登R平方 在R中,glm 廣義線性模型 命令是用於擬合邏輯回歸的標准命令。據我所知,擬合的glm對象並沒有直接給你任何偽R平方值,但可以很容易地計算出McFadden的度量。為此,我們首先擬合我們感興趣的模 ...
2019-09-04 16:50 0 1117 推薦指數:
前面寫過一個多分類的邏輯回歸,現在要做一個簡單的二分類,用glm函數 導入csv格式如下: mydata<-read.csv("D://li.csv",header=T) colnames(mydata)<-c("x1","x2","x3","y ...
案例1:使用邏輯回歸模型,預測客戶的信用評級 數據集中采用defect為因變量,其余變量為自變量 1.加載包和數據集 2.查看數據集, 結論:一共有10000行數據,56個變量,其數據集中沒有空值,但是有極大值存在 3,數據清洗 ...
本文主要將邏輯回歸的實現,模型的檢驗等 參考博文http://blog.csdn.net/tiaaaaa/article/details/58116346;http://blog.csdn.net/ai_vivi/article/details/43836641 1.測試集和訓練集 ...
如何進行邏輯回歸分析 邏輯回歸是當y=f(x),而y為分類變量的時候的邏輯曲線擬合的方法。這種模型通常的用法就是通過給定的一個x的預測值來預測y。這些預測值可以說連續的、分類的,或者是混合的。通常來說,分類變量y有多種不同的假設值。其中,最簡單的一個例子就是y為一個二元變量,這意味着我們可以假設 ...
R方(R-squared)及調整R方(Adjusted R-Square)區別 第一:R方(R-squared)定義:衡量模型擬合度的一個量,是一個比例形式,被解釋方差/總方差。公式:R-squared = SSR/TSS =1 - RSS ...
1. 目的:構建線性回歸模型並考慮自變量之間的交互效應。 2. 數據來源及背景 2.1 數據來源:數據為本人上課的案例數據, 2.2 數據背景:一公司想通過商品銷售價格及是否提供打折來預測顧客購買商品的可能性。 library(car) library(ggplot2 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=6095 讀取樣本數據 D$status=as.numeric(D$status==2) D=D[!is.na(apply(D,1 ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=6166 在依賴模型得出結論或預測未來結果之前,我們應盡可能檢查我們假設的模型是否正確指定。也就是說,數據不會與模型所做的假設沖突。對於二元結果,邏輯回歸是最流行的建模方法。在這篇文章中,我們將看一下 Hosmer-Lemeshow邏輯回歸 ...