glm()函数中各样本最终评分怎么获取
时间: 2024-04-30 15:23:31 浏览: 18
在使用glm()函数进行模型拟合后,可以通过调用summary()函数来获取各样本的最终评分。summary()函数将返回一个包含各项指标的对象,其中包括每个样本的评分。具体而言,可以使用以下代码来获取各样本的最终评分:
```
model <- glm(formula, data = dataset, family = "binomial")
summary(model)$fitted.values
```
此代码将返回一个包含每个样本的最终评分的向量。可以使用这个向量来进一步分析模型的效果和预测能力。
相关问题
Rstudio 中 非线性回归模型 glm函数怎么中举个例子
在RStudio中,可以使用glm函数进行广义线性回归分析,其中包括非线性回归分析。下面举个例子来说明如何使用glm函数进行非线性回归分析。
假设有一组数据,其中$x$是自变量,$y$是因变量,且二者之间存在非线性关系,可以使用下面的代码进行非线性回归分析:
```R
# 生成样本数据
x <- seq(0, 10, 0.1)
y <- 0.5*x + 2*sin(x) + rnorm(length(x), 0, 0.5)
# 进行非线性回归分析
model <- glm(y ~ sin(x) + x, family = gaussian)
# 查看回归结果
summary(model)
```
在上面的代码中,首先生成了一组样本数据,其中$x$是自变量,$y$是因变量,且二者之间存在非线性关系。然后使用glm函数进行广义线性回归分析,其中y ~ sin(x) + x表示使用$x$和它的正弦函数作为自变量,family = gaussian表示使用高斯分布作为误差分布。
最后使用summary函数查看回归结果,包括各个参数的估计值、标准误、t值和p值等信息。
需要注意的是,在进行非线性回归分析时,需要根据具体情况选择合适的自变量和误差分布,同时还需要对模型进行适当的优化和评估,以获得更准确的结果。
r语言glm函数分行
引用和引用提供了关于R语言glm函数构建二分类logistic回归模型的信息。在这个回归模型中,只有权重(wt)对“AM”值具有显著性影响,因此是核心特征。该模型使用了binomial作为family参数,并使用了coef函数获取模型系数和解析系数的意义。
引用提供了一些导入需要的包和库的代码,这些包和库包括dplyr、tidyr、ggplot2、vioplot、corrplot、gmodels和matrixStats。
关于r语言glm函数分行的问题,遵循R语言的语法规则,可以在函数参数中使用换行符进行分行,以提高代码的可读性。例如,可以这样编写:
am.data = glm(
formula = am ~ cyl + hp + wt,
data = input,
family = binomial
)
这样,每个参数都在单独的一行上,使代码更易于阅读和理解。
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