logistic回归 混淆矩阵 R语言

logistic回归是一种统计学方法，用于预测二分类或多分类问题的概率。它基于sigmoid函数，将线性模型的输出转换为介于0到1之间的概率值，通常表示事件发生的可能性。在机器学习中，它常用于识别疾病、用户行为等决策问题。

混淆矩阵是一种评估分类模型性能的工具，主要用于衡量模型在实际应用中的真阳性(TP)、真阴性(TN)、假阳性和假阴性(FP和FN)的数量。它可以帮助我们了解模型对每个类别预测的准确性和错误情况，如精确率(precision)、召回率(recall)、F1分数等指标。

在R语言中，可以使用`caret`或`scikit-learn`包来实现逻辑回归模型并生成混淆矩阵。例如，首先加载数据，然后使用`glm()`函数进行拟合，通过`confusionMatrix()`函数计算混淆矩阵。以下是基本步骤：

# 加载必要的库
library(caret)
library(Metrics)

# 数据加载和预处理
data <- read.csv("your_data.csv") # 替换为你的数据文件路径

# 划分训练集和测试集
set.seed(123)
trainIndex <- createDataPartition(data$target_variable, p = .8, list = FALSE)
train_data <- data[trainIndex, ]
test_data <- data[-trainIndex, ]

# 训练逻辑回归模型
model <- glm(target_variable ~ ., family = "binomial", data = train_data)

# 预测并创建混淆矩阵
predictions <- predict(model, test_data, type = "response")
conf_mat <- confusionMatrix(predictions > 0.5, test_data$target_variable) # 通常阈值设为0.5

# 查看混淆矩阵
print(conf_mat)