用R语言LR建模代码

当使用R语言进行逻辑回归（LR）建模时，可以使用以下代码进行实现：

1. 导入所需的库和数据：

library(dplyr)  # 数据处理
library(caTools)  # 数据分割
library(glmnet)  # 逻辑回归模型

# 读取数据
data <- read.csv("your_data.csv")

2. 数据预处理：

# 处理缺失值
data <- na.omit(data)

# 分割数据集为训练集和测试集
set.seed(123)
split <- sample.split(data$target_variable, SplitRatio = 0.7)
train_data <- subset(data, split == TRUE)
test_data <- subset(data, split == FALSE)

# 特征缩放（可选）
train_data[, -c(1, ncol(train_data))] <- scale(train_data[, -c(1, ncol(train_data))])
test_data[, -c(1, ncol(test_data))] <- scale(test_data[, -c(1, ncol(test_data))])

3. 构建逻辑回归模型：

# 将数据转换为矩阵格式
x_train <- as.matrix(train_data[, -c(1, ncol(train_data))])
y_train <- train_data$target_variable

# 使用glmnet包进行逻辑回归建模
model <- glmnet(x_train, y_train, family = "binomial")

4. 模型评估：

# 在测试集上进行预测
x_test <- as.matrix(test_data[, -c(1, ncol(test_data))])
y_test <- test_data$target_variable
predictions <- predict(model, newx = x_test, type = "response")

# 计算准确率
accuracy <- sum(round(predictions) == y_test) / length(y_test)

以上是使用R语言进行逻辑回归建模的基本代码。你可以根据自己的数据和需求进行相应的调整和扩展。