logistic临床预测模型代码混淆矩阵

以下是使用logistic回归模型进行临床预测并生成混淆矩阵的代码示例：

# 加载必要的包
library(caTools)
library(ggplot2)

# 读取数据
data <- read.csv("data.csv")

# 将数据集分为训练集和测试集
set.seed(123)
split <- sample.split(data$diagnosis, SplitRatio = 0.7)
train <- subset(data, split == TRUE)
test <- subset(data, split == FALSE)

# 构建logistic回归模型
model_glm <- glm(diagnosis ~ ., data = train, family = binomial)

# 使用模型进行预测并生成混淆矩阵
model_glm_pred <- ifelse(predict(model_glm, type = "response") > 0.5, "M", "B")
table(model_glm_pred, test$diagnosis)

上述代码中，我们首先加载了必要的包并读取了数据集。然后，我们将数据集分为训练集和测试集，并使用训练集构建了一个logistic回归模型。最后，我们使用该模型对测试集进行预测，并生成了混淆矩阵。