逻辑回归多个自变量取两个画决策分界图
时间: 2023-08-12 10:07:32 浏览: 55
在逻辑回归中,当有多个自变量时,我们可以使用决策分界图来可视化分类结果。决策分界图显示了不同自变量取值下的分类边界。然而,由于决策分界图只能显示二维平面上的数据,所以在多个自变量的情况下,我们需要选择两个自变量进行可视化。
在引用\[1\]中提到了对有序分类变量进行哑变量设置,这意味着我们可以将有序分类变量转换为多个二元变量。例如,如果我们有两个有序分类变量x1和x7,我们可以将它们转换为x1_1、x1_2、x1_3和x7_1、x7_2、x7_3等二元变量。然后,我们可以选择其中两个二元变量进行决策分界图的绘制。
另外,在引用\[3\]中提到了将连续测量结果分为两部分,并使用逻辑回归等方法进行分析。在这种情况下,我们可以选择一个连续变量和一个二元变量进行决策分界图的绘制。
总之,当有多个自变量时,我们可以选择其中两个自变量进行决策分界图的绘制,以可视化逻辑回归的分类结果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [R语言logistic回归的细节解读](https://blog.csdn.net/Ayue0616/article/details/127613235)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [R语言对二分连续变量进行逻辑回归数据分析](https://blog.csdn.net/tecdat/article/details/128291584)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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