logistic回归 R语言代码

Logistic回归是一种广泛用于分类问题的统计模型，尤其适用于二元分类问题。在R语言中，可以使用内置函数`glm()`来进行逻辑回归分析。下面是一个简单的例子：

# 首先，假设我们有一个数据集df，其中包含两列，一列是自变量X，另一列是因变量Y（0或1）
# df <- data.frame(X = ..., Y = ...)

# 使用glm函数进行logistic回归
model <- glm(Y ~ X, data = df, family = "binomial")

# 查看模型摘要
summary(model)

# 进行预测
predictions <- predict(model, newdata = df_test, type = "response") # df_test是你想预测的新数据

# 确定阈值将概率转换为类别（例如0.5）
binary_predictions <- ifelse(predictions > 0.5, 1, 0)

在这个例子中，`family = "binomial"`指定了模型类型为逻辑回归。`predict()`函数用于生成对新数据的预测。

相关问题

logistic回归R语言代码

以下是一个示例logistic回归的R代码：

# 导入数据
data <- read.csv("data.csv")

# 拆分数据集为训练集和测试集
train_index <- sample(nrow(data), nrow(data)*0.8)
train_data <- data[train_index, ]
test_data <- data[-train_index, ]

# 构建logistic回归模型
model <- glm(formula = label ~ ., data = train_data, family = binomial)

# 对测试集进行预测
predictions <- predict(model, test_data, type="response")

# 计算准确率
accuracy <- mean((predictions > 0.5) == test_data$label)

# 输出结果
print(paste("Accuracy:", accuracy))

加权logistic回归R语言代码

在R语言中，可以使用稳健回归方法来实现加权的Logistic回归。稳健回归是通过修改经典最小二乘回归的目标函数来降低对异常值的敏感性。其中，M估计是一种常见的稳健回归方法之一。

下面是一个使用R语言进行加权的Logistic回归的代码示例：

# 加载所需的包
library(robustbase)

# 创建加权Logistic回归模型
model <- glmrob(dependent_variable ~ independent_variables, 
                data = dataset, 
                family = binomial(link = "logit"),
                method = "MM",
                weight = weights)

# 输出模型的摘要信息
summary(model)

在上述代码中，`dependent_variable`是因变量，`independent_variables`是自变量，`dataset`是数据集，`weights`是样本权重。`family = binomial(link = "logit")`指定了Logistic回归中的二项分布和logit链接函数。`method = "MM"`表示使用M估计方法进行稳健回归。

请注意，这只是一个示例代码，具体的实现可能会根据你的数据和需求有所不同。您需要根据实际情况进行相应的调整和修改。

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#### 引用[.reference_title]
- *1* [代码 基于Logistic回归模型评估企业还款能力代码](https://download.csdn.net/download/s13166803785/85545094)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [R 加权最小二乘 代码_R语言基础及稳健回归实现](https://blog.csdn.net/weixin_39687990/article/details/111048918)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]