r语言logistics逐步回归代码
时间: 2023-11-13 08:05:35 浏览: 51
下面是一个简单的使用逐步回归进行逻辑回归的R代码示例:
```R
library(MASS) # 加载MASS包用于数据集
library(leaps) # 加载leaps包用于逐步回归
# 加载数据集
data(Salaries)
# 将Salary二元变量转换为01编码
Salaries$rank <- ifelse(Salaries$rank == "Full", 1, 0)
# 将数据集拆分为训练集和测试集
train_index <- sample(nrow(Salaries), nrow(Salaries)*0.7)
train_data <- Salaries[train_index,]
test_data <- Salaries[-train_index,]
# 使用逐步回归进行特征选择和建模
fit <- regsubsets(rank ~ ., data=train_data, method="forward")
summary(fit)
# 选择最佳模型并进行预测
predictors <- names(coef(fit, id=6))
final_model <- glm(rank ~ ., data=train_data[,predictors], family=binomial)
summary(final_model)
# 在测试集上进行预测并计算准确率
test_pred <- predict(final_model, newdata=test_data)
test_pred_class <- ifelse(test_pred>0.5, 1, 0)
accuracy <- mean(test_pred_class == test_data$rank)
print(paste0("Accuracy: ", accuracy))
```
在上面的代码中,我们加载了MASS和leaps包以及一个名为Salaries的数据集,该数据集包含了大学教授的薪资、学历、性别、年龄等信息。我们使用ifelse函数将Salary变量转换为01编码,并将数据集拆分为训练集和测试集。接着,我们使用regsubsets函数进行逐步回归特征选择和建模,并使用glm函数构建最终的逻辑回归模型。最后,我们在测试集上进行预测并计算准确率。