R语言逻辑回归模型交叉验证代码

以下是R语言中使用glmnet包进行逻辑回归模型交叉验证的代码：

# 导入glmnet包
library(glmnet)

# 加载数据
data(iris)
x <- as.matrix(iris[, 1:4])
y <- as.numeric(iris[, 5])
y <- ifelse(y == 2, 1, 0) # 将类别2转换为1，其余为0

# 设置交叉验证参数
cvfit <- cv.glmnet(x, y, family = "binomial", alpha = 1, nfolds = 10)

# 输出最优的lambda值
cvfit$lambda.min

# 使用最优的lambda值训练模型
fit <- glmnet(x, y, family = "binomial", alpha = 1, lambda = cvfit$lambda.min)

# 预测新数据
newdata <- x[1:5, ]
predict(fit, newdata, s = cvfit$lambda.min, type = "response")

在上述代码中，我们首先导入glmnet包并加载数据。然后，我们将类别2转换为1，其余为0，以便进行二元分类。接下来，我们使用cv.glmnet函数进行交叉验证，并输出最优的lambda值。然后，我们使用最优的lambda值训练模型，并使用predict函数预测新数据。在predict函数中，我们将s参数设置为最优的lambda值，type参数设置为"response"，以便输出预测的概率值。