基于logistics回归限制性立方样条代码R语言代码

以下是一个基于Logistic回归和限制性立方样条的R语言代码：

# 导入必要的包
library(splines)
library(ISLR)

# 加载数据
data("Default")

# 创建限制性立方样条对象
rcs <- function(x, knots) {
  r <- bs(x, knots = knots, degree = 3, intercept = FALSE)
  attr(r, "degree") <- 1
  attr(r, "knots") <- knots
  r
}

# 指定 knots 数量和位置
knots <- quantile(Default$balance, probs = seq(0.05, 0.95, by = 0.1)))

# 创建限制性立方样条特征
x <- rcs(Default$balance, knots)

# 拟合Logistic回归模型
fit <- glm(default ~ x, data = Default, family = binomial)

# 展示结果
summary(fit)

在上面的代码中，我们首先加载了`splines`和`ISLR`包，并且导入了一个名为`Default`的数据集。然后，我们定义了一个名为`rcs`的函数，该函数使用`bs`函数创建一个限制性立方样条对象。

我们使用`quantile`函数指定了`knots`的数量和位置，然后使用`rcs`函数创建了一个限制性立方样条特征向量`x`。最后，我们使用`glm`函数拟合Logistic回归模型，并使用`summary`函数展示结果。

注意，这只是一个简单的示例代码，实际上你还需要根据具体的数据集进行调整和优化。