probit回归分析代码

Probit回归是一种用于二分类问题的统计模型，它基于概率论中的正态分布来估计离散因变量的概率。在Python中，我们可以使用`statsmodels`库来进行probit回归。以下是一个简单的例子：

# 导入所需的库
import numpy as np
import pandas as pd
from statsmodels import api as sm

# 假设我们有如下数据（DataFrame格式）
data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5],
        'y': [0, 0, 1, 1, 1]}  
df = pd.DataFrame(data)

# 将分类变量转换为连续的0-1值
df['y'] = df['y'].astype('category').cat.codes

# 添加截距项
df = sm.add_constant(df)

# 创建Probit模型
model = sm.ProbModel(sm.Logit(df['y'], df[['x', 'const']]))

# 拟合模型
result = model.fit(disp=0)  # disp=0是为了抑制详细信息输出

# 查看结果摘要
print(result.summary())

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probit回归分析代码，包括输出输出模型评价、回归结果、混淆矩阵热力图、ROC曲线、分类评价指标

在Python中，使用`statsmodels`库可以进行Probit回归分析。这里是一个简单的例子，包括了模型评估、输出、混淆矩阵和ROC曲线等步骤：

import numpy as np
import pandas as pd
from statsmodels.discrete.discrete_model import Probit
from sklearn.metrics import confusion_matrix, roc_curve, roc_auc_score, classification_report
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设数据已经准备好了，df包含输入变量X和响应变量y (0或1)
data = pd.read_csv('your_data.csv')
X = data[['feature1', 'feature2', ...]]  # 输入特征
y = data['target']  # 目标变量

# 创建Probit模型并拟合
model = Probit(endog=y, exog=X)
result = model.fit()

# 输出模型评价
print(result.summary())

# 回归结果
print("Regression coefficients:", result.params)

# 混淆矩阵
y_pred = result.predict(X)
conf_mat = confusion_matrix(y, y_pred.round())
print("Confusion Matrix:")
print(conf_mat)
plt.figure(figsize=(6, 6))
sns.heatmap(conf_mat, annot=True, cmap="YlGnBu")
plt.xlabel('Predicted')
plt.ylabel('True')
plt.title('Confusion Matrix Heatmap')

# ROC曲线
fpr, tpr, _ = roc_curve(y, y_pred)
roc_auc = roc_auc_score(y, y_pred)
plt.plot(fpr, tpr, label=f"ROC curve (area = {roc_auc:.2f})")
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--')  # 垂直线作为随机猜测的基准
plt.xlabel("False Positive Rate")
plt.ylabel("True Positive Rate")
plt.title("Receiver Operating Characteristic (ROC) Curve")
plt.legend(loc='lower right')
plt.show()

# 分类评价指标
report = classification_report(y, y_pred.round(), target_names=['Class 0', 'Class 1'])
print("\nClassification Report:")
print(report)

请注意，你需要根据实际情况替换上述代码中的文件路径、特征列名和类别标签。同时，如果你的数据预处理、异常值检查等工作还没有完成，这些步骤也需要相应的处理。

probit回归分析代码（matlab），包括输出输出模型评价、回归结果、混淆矩阵热力图、ROC曲线、分类评价指标

Probit回归是一种广义线性模型，用于估计二元响应变量的概率。在MATLAB中，可以使用`stats toolbox`中的`probit`函数来执行这种回归。下面是一个简单的例子，展示如何进行probit回归并获取相应的评估信息：

% 加载数据（假设数据存储在data.mat文件中）
load data.mat

% 将二元响应变量转换为概率形式（通常为连续0到1之间的值）
Y = binornd(1, p, size(X, 1)); % 假设p是你的理论预测概率，X是输入特征

% 使用probit函数拟合模型
model = fitprobit(X, Y);

% 输出模型评价
disp(model.Coefficients); % 检查系数
disp(['R-squared: ', num2str(model.Rsquared.Ordinary)]); % R方值

% 预测
[predProb] = predict(model, X); % 获取预测概率
Y_pred = (predProb >= 0.5) + 0; % 划分二元结果（大于0.5视为1）

% 混淆矩阵
confMat = confusionmat(Y, Y_pred);
disp(confMat);
heatmap(confMat); % 绘制混淆矩阵热力图

% ROC曲线
[X,Y,T,AUC] = perfcurve(Y, predProb, 1); % 第三个元素是真阳性率，第四个是假阳性率
plot(X,Y); hold on; % 绘制ROC曲线
xlabel('False Positive Rate');
ylabel('True Positive Rate');
title(['ROC Curve (Area Under Curve = ', num2str(AUC), ')']);

% 分类评价指标
accuracy = sum(diag(confMat)) / sum(confMat(:));
precision = confMat(2,2) / sum(confMat(:,2));
recall = confMat(2,2) / sum(confMat(2,:));
F1_score = 2 * precision * recall / (precision + recall);
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]);
disp(['Precision: ', num2str(precision)]);
disp(['Recall (Sensitivity): ', num2str(recall)]);
disp(['F1 Score: ', num2str(F1_score)]);

注意：这个示例假设了数据已经被准备好并且二元响应变量Y已经是概率形式。如果原始数据是非二元的，你需要先对其进行处理。