R语言建立y~x1+x2+x3的logist回归模型，展示模型结果; 绘制ROC曲线，计算AUC值

Sure, 我可以帮你回答这个问题。下面是R语言建立y~x1 x2 x3的logist回归模型的代码示例：

# 导入数据
data <- read.csv("data.csv")

# 拆分为训练集和测试集
set.seed(1234)
trainIndex <- sample(seq_len(nrow(data)), size = 0.7 * nrow(data))
trainData <- data[trainIndex, ]
testData <- data[-trainIndex, ]

# 建立模型
logit_model <- glm(y ~ x1 + x2 + x3, data = trainData, family = binomial)

# 展示模型结果
summary(logit_model)

# 绘制 ROC 曲线
library(pROC)
pred <- predict(logit_model, newData = testData, type = "response")
auc_value <- roc(testData$y, pred)
plot(auc_value)

注意，这个示例假设数据已经准备好了，并且用70%的数据建立模型，30%的数据用于测试。

如果你有任何进一步的问题，请随时问我。