r语言logistics模型代码

以下是使用R语言进行Logistic回归模型的示例代码：

# 导入所需的包
library(stats)

# 读取数据
data <- read.csv("your_data.csv")

# 拟合Logistic回归模型
model <- glm(y ~ x1 + x2 + x3, data = data, family = binomial)

# 查看模型摘要
summary(model)

# 预测新数据
new_data <- data.frame(x1 = c(1, 2, 3), x2 = c(4, 5, 6), x3 = c(7, 8, 9))
predictions <- predict(model, newdata = new_data, type = "response")

# 打印预测结果
print(predictions)

请注意，上述代码中的"your_data.csv"应替换为您实际使用的数据文件名，并且"y"、"x1"、"x2"和"x3"应替换为您实际使用的因变量和自变量的列名。此外，您还可以根据需要调整模型中的其他参数和选项。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [R语言逻辑回归(对数几率回归,Logistic)分析研究生录取数据实例](https://blog.csdn.net/qq_19600291/article/details/120204466)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]