霍斯默-莱梅肖拟合优度

霍斯默-勒梅休（Hosmer-Lemeshow）拟合优度检验是一种用于评估分类模型校准性的统计方法。该检验通过比较模型预测的概率与实际发生的概率之间的差异，来判断模型是否具有良好的校准性。校准曲线可视化了霍斯默-勒梅休拟合优度检验的结果，当预测率和实际发生率越接近Y = X，且Hosmer-Lemeshow拟合优度检验的p值大于0.05时，表示模型校准得越好。的描述，模型在预测不续约方面的准确率为54.7%，稍低于50%多一点的把握。这意味着模型的预测准确率比较低，与扔硬币的概率差不多。因此，需要进一步优化模型以提高预测准确率。

如果你想进一步了解如何绘制霍斯默-勒梅休校准曲线，可以参考引用提供的代码和详细解释。这样可以更好地理解和分析模型的校准性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [预测模型构建利器——基于logistic的列线图（R语言）](https://blog.csdn.net/weixin_47723732/article/details/124535121)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [SPSS二项logistic回归分析案例实践，做个预测模型](https://blog.csdn.net/weixin_32893479/article/details/111930888)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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