r语言二分类logistic回归

R语言中的二分类logistic回归是一种常用的统计分析，用于预测二元变量的概率。它基于logistic函数，将自变量与因变量之间的关系建模为一个S形曲线。

在R语言中，可以使用glm函数（generalized linear model）来进行二分类logistic回归分析。下面是一个简单的示例代码：

# 导入数据
data <- read.csv("data.csv")

# 构建logistic回归模型
model <- glm(target ~ predictor1 + predictor2, data = data, family = binomial)

# 查看模型摘要
summary(model)

# 预测新数据
new_data <- data.frame(predictor1 = c(1, 2, 3), predictor2 = c(4, 5, 6))
predictions <- predict(model, newdata = new_data, type = "response")

上述代码中，"data.csv"是包含自变量和因变量的数据文件。通过glm函数，我们可以指定因变量和自变量，并选择binomial作为family参数，表示进行二分类logistic回归分析。

在模型摘要中，可以查看各个自变量的系数、标准误差、z值和p值等信息，以及整体模型的拟合优度。

最后，我们可以使用predict函数对新数据进行预测，其中type参数设置为"response"表示输出概率值。