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。