可以发一份logistic回归做变量相关系数的r语言代码吗
时间: 2023-05-27 16:01:18 浏览: 53
以下是使用R语言进行logistic回归分析的代码:
1. 数据加载和准备
首先需要准备分类数据和自变量。可以使用R自带的数据集iris来演示:
```
# 加载iris数据集
data(iris)
# 将第一类和第二类的数据提取出来,构成新的数据集,并对花瓣宽度(Petal.Width)进行二分类
df <- iris[iris$Species %in% c("setosa", "versicolor"), ]
df$Species <- factor(df$Species, levels = c("setosa", "versicolor"))
df$Petal.Width <- ifelse(df$Petal.Width > median(df$Petal.Width), 1, 0)
```
2. 模型拟合
然后使用glm函数拟合logistic回归模型:
```
# 拟合logistic回归模型
model <- glm(Petal.Width ~ Sepal.Length + Sepal.Width + Petal.Length, data = df, family = binomial(link = "logit"))
```
其中,参数family指定为二项式分布,link指定为logit函数。
3. 模型评估
可以通过summary函数和confint函数查看模型的参数和置信区间:
```
# 查看模型参数和置信区间
summary(model)
confint(model)
```
4. 预测和ROC曲线
最后可以使用predict函数预测结果,并绘制ROC曲线:
```
# 预测结果
pred <- predict(model, type = "response")
# 绘制ROC曲线
library(pROC)
roc(df$Petal.Width, pred)
```
以上是一个简单的logistic回归分析代码示例。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)