R语言如何使用Score函数计算二分类结局的观测概率

对于二分类结局，可以使用二元逻辑回归模型来进行预测，使用Score函数计算观测概率。在R语言中，可以使用glm函数构建二元逻辑回归模型，代码示例如下：

# 构建二元逻辑回归模型
logit <- glm(formula = outcome ~ predictor1 + predictor2, data = mydata, family = binomial(link = "logit"))

# 使用Score函数计算观测概率
obs_prob <- predict(logit, newdata = newdata, type = "response")

其中，outcome表示二分类结局的因变量、predictor1和predictor2表示自变量，mydata为用于建模的数据集，binomial表示二元逻辑回归模型，link = "logit"表示使用logistic函数作为激活函数。使用predict函数可以对新数据进行预测，type = "response"表示输出观测概率。

相关问题

R语言如何使用Score函数计算二分类结局的观测和预测概率

你好，关于你的问题，R语言使用Score函数计算二分类结局的观测和预测概率，可以参考以下代码：

# 给定观测数据和模型参数，计算预测概率
# 首先，加载需要的包和数据
library(MASS)
data(biopsy)

# 拟合逻辑回归模型
fit <- glm(biopsy$V1 ~., data=biopsy, family=binomial)
 
# 使用Score函数计算预测概率
score <- function(X,beta){
  eta <- X %*% beta
  p <- exp(eta)/(1 + exp(eta))
  return(p)
}

# 给定新的观测数据
newdata <- data.frame(V2=8, V3=10, V4=10, V5=8, V6=7, V7=10, V8=9, V9=7)

# 计算预测概率
pred.prob <- score(as.matrix(newdata), coef(fit))

以上代码是一个简单的逻辑回归模型，其中的score函数用于计算给定新的观测数据下，预测为正类的概率。使用这个函数需要给定观测数据和模型的参数。在这个例子中，我们使用了R中自带的乳腺癌数据集biopsy。

informer 二分类

### 使用 Informer 模型进行二分类任务

为了使用 Informer 模型执行二分类任务，需对模型结构及其输入输出做适当调整。Informer 是一种专为长时间序列预测设计的 Transformer 变体，在不同时间尺度上具有强大的建模能力[^3]。

#### 数据预处理
准备用于训练的数据集时，应确保每个样本由两部分组成：一是时间序列数据作为输入；二是对应的标签（0 或 1），表示该条记录所属类别。考虑到 Infromer 对长序列的有效处理特性，建议选取足够长度的历史观测值来构建每一条训练实例。

#### 修改网络架构
原始的 Informer 主要应用于回归类问题，即预测未来一段时间内的数值变化趋势。当转向解决二分类问题时，则需要改变最后一层的设计：

- **移除最终线性变换**：去掉原本用来映射到目标维度的最后一层全连接层；
- **增加新的输出单元**：添加一层带有 Sigmoid 函数激活的新神经元，负责将前向传播的结果转换成概率形式的概率估计值；

import torch.nn as nn

class BinaryClassificationHead(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim=512):  # 输入维度取决于具体配置
        super(BinaryClassificationHead, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(input_dim, 1)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        out = self.fc(x[:, -1, :])  # 获取最后一个时间步的状态
        return self.sigmoid(out).squeeze(-1)

informer_model.add_module('binary_classifier', BinaryClassificationHead())

#### 训练设置
采用交叉熵损失函数衡量预测结果与实际标签之间的差异，并选用 AdamW 等优化算法更新权重参数。此外，还需注意正负样本比例失衡可能导致过拟合某一类别的风险，因此可考虑引入加权策略或其他平衡措施。

#### 实验评估
完成上述改造后即可开展实验验证工作。除了常规指标如准确率外，还应该关注 F1-score 和 AUC-ROC 曲线下面积等更能反映分类效果好坏的标准。