R语言二元线性回归预测

在R语言中，二元线性回归（Binary Linear Regression）通常用于预测一个离散目标变量，比如0和1的结果。它假设因变量（Y）和自变量（X）之间存在线性关系，并且通过最大似然估计或逻辑回归模型来进行建模。对于二分类问题，我们一般不会直接使用线性回归，而是采用逻辑回归(Logistic Regression)。

逻辑回归会将线性回归的结果转换成概率形式（0到1之间的值），然后设定一个阈值（如0.5）来判断结果是否属于某一类别。在R中，可以使用`glm()`函数来进行逻辑回归分析，例如：

# 假设data是一个数据框，其中x是自变量，y是因变量
model <- glm(y ~ x, data = data, family = "binomial")
summary(model) # 查看模型摘要信息

# 预测新样本
new_data <- data.frame(x = 新输入值)
prediction <- predict(model, newdata = new_data, type = "response") # 返回概率预测
binary_prediction <- ifelse(prediction > 0.5, 1, 0) # 判断实际类别