r语言二分类logistic回归并画出三线表

在R语言中，进行二分类Logistic回归通常用于预测一个离散因变量（如0/1、是/否等），基于连续或分类的自变量。以下是基本步骤：

1. **加载数据和包**:
首先，你需要安装并加载`ggplot2`和`car`等必要的库，如果还没安装，可以运行：

   install.packages("ggplot2")
   install.packages("car")
   library(ggplot2)
   library(car)

2. **导入数据**:
假设你有一个名为`df`的数据框，其中包含响应变量`y`和预测变量`x1`, `x2`, ...:

   data <- read.csv("your_data.csv") # 替换为你实际的数据文件路径

3. **建立模型**:
使用`glm()`函数创建Logistic回归模型，例如预测`y`依赖于`x1`和`x2`：

   model <- glm(y ~ x1 + x2, data = df, family = "binomial")

4. **摘要模型**:
可以使用`summary()`查看模型的系数、P值、AIC等信息。

5. **计算预测概率**:
对新样本计算预测的概率，可以使用`predict()`函数：

   pred_prob <- predict(model, newdata = df_test, type = "response")

其中`df_test`是你用于评估模型的新数据集。

6. **绘制三线表**:
R语言本身并不直接提供绘制三线表的功能，但你可以结合`tidyverse`套件中的`pivot_longer`和`ggplot2`来转换数据，然后手动创建。这里以交叉表为例：

   contingency_table <- table(df$y, df$x1) %>% 
       pivot_wider(names_from = x1, values_from = Freq, values_fill = 0)
   ggplot(contingency_table, aes(x = Var1, y = Var2, fill = Freq)) +
     geom_tile() +
     scale_fill_discrete(name = "Count") +
     theme_minimal()

注意，以上代码假设了你的数据已经准备好，并且存在一个名为`y`的二分类变量以及你想要作为特征的变量。