写一个R语言的logistics回归分析代码，并解释每一个代码的含义

以下是一个简单的R语言的logistics回归分析代码，带有注释解释每一个代码的含义：

# 读取数据
data <- read.csv("data.csv")

# 拆分数据为训练数据和测试数据
train_index <- sample(nrow(data), 0.8 * nrow(data))
train_data <- data[train_index, ]
test_data <- data[-train_index, ]

# 训练logistics回归模型
logit_model <- glm(target ~ predictor1 + predictor2 + predictor3, data = train_data, family = binomial)

# 预测测试数据
prediction <- predict(logit_model, newdata = test_data, type = "response")

# 计算模型准确率
accuracy <- sum(round(prediction) == test_data$target) / length(prediction)

# 输出模型准确率
print(paste0("Accuracy: ", accuracy))

代码的含义如下：

1. 读取数据：使用read.csv函数读取数据文件，数据文件名为data.csv，将数据存储到一个名为data的变量中。

2. 拆分数据为训练数据和测试数据：使用sample函数生成随机数，将80%的数据作为训练数据，20%的数据作为测试数据。

3. 训练logistics回归模型：使用glm函数，指定目标变量为target，自变量为predictor1、predictor2和predictor3，family参数指定为binomial，表示使用logistics回归模型。

4. 预测测试数据：使用predict函数，将测试数据传递给新数据参数newdata，将预测类型(type)参数设置为response，表示输出概率值。

5. 计算模型准确率：将预测值与测试数据的目标变量进行比较，计算模型的准确率。

6. 输出模型准确率：使用print函数输出模型准确率，结果格式为Accuracy: 准确率。