怎样用R语言做因变量Y为无序四分类,自变量为X的多元logistic回归?并且绘制出它的ROC曲线?
时间: 2024-05-13 10:20:39 浏览: 110
R语言实现多元线性回归
首先,需要将因变量Y转换为虚拟变量(dummy variable),然后使用多元logistic回归模型来预测Y。以下是一个例子:
```
# 加载必要的包
library(nnet)
library(pROC)
# 生成一个随机数据集
set.seed(123)
n <- 1000
X1 <- rnorm(n)
X2 <- rnorm(n)
X3 <- rnorm(n)
Y <- sample(1:4, n, replace = TRUE)
# 将Y转换为虚拟变量
Y_dummy <- model.matrix(~ Y - 1)
# 多元logistic回归模型
model <- multinom(Y_dummy ~ X1 + X2 + X3, data = data.frame(X1, X2, X3, Y))
# 预测概率
prob <- predict(model, type = "probs")
# ROC曲线
roc <- roc(Y, prob[,1])
plot(roc)
```
在上面的代码中,我们使用了`multinom()`函数来拟合多元logistic回归模型,然后使用`predict()`函数来得到每个类别的预测概率。最后,我们使用`roc()`函数来计算ROC曲线,并使用`plot()`函数来绘制出来。
需要注意的是,在实际应用中,我们需要将数据集分为训练集和测试集,并使用训练集来拟合模型和调整参数,然后使用测试集来评估模型的性能。
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