SAS EM逻辑回归预测模型

根据提供的引用内容，我们可以了解到SAS Enterprise Miner（EM）是一个数据挖掘工具，可以用于构建预测模型。其中逻辑回归是一种常见的分类算法，可以用于预测二元结果（例如是/否，真/假等）。

以下是使用SAS EM构建逻辑回归模型的步骤：

1. 准备数据：根据引用，我们需要准备数据以供模型使用。这包括选择要使用的变量，处理缺失值和异常值等。在SAS EM中，可以使用数据探索节点来执行此操作。

2. 创建数据源：根据引用，我们需要从SAS表中创建数据源。在SAS EM中，可以使用数据源节点来执行此操作。

3. 创建逻辑回归模型：在SAS EM中，可以使用逻辑回归节点来创建逻辑回归模型。在此节点中，您需要指定要用作响应变量的列以及要用作预测变量的列。您还可以指定其他选项，例如正则化类型和交叉验证方法。

4. 评估模型：在SAS EM中，可以使用模型评估节点来评估模型的性能。该节点将显示各种性能指标，例如准确性，召回率和F1分数。

5. 部署模型：在SAS EM中，可以使用模型部署节点将模型部署到生产环境中。该节点将生成用于在生产环境中使用模型的代码。