逻辑回归实践：使用R语言进行二元分类分析

# 1. 理解逻辑回归

- 1.1 逻辑回归简介
- 1.2 逻辑回归的应用场景
- 1.3 逻辑回归的数学原理

# 2. 准备数据集

在进行逻辑回归二元分类分析之前，我们首先需要准备数据集。数据集的准备是整个分析过程中非常重要的一步，包括导入数据、数据清洗与探索以及数据集的划分。

### 导入数据

首先，我们需要导入我们将要使用的数据集。在R语言中，可以使用`read.csv()`函数或者其他数据导入函数来加载数据集，确保数据的格式正确以便后续分析。

# 导入数据集
data <- read.csv("data.csv")

### 数据清洗与探索

数据清洗和探索是为了确保我们的数据集质量良好，可以使用各种函数和方法来处理缺失值、异常值、重复值等情况，并通过可视化手段对数据集的特征进行初步了解。

# 查看数据集的结构
str(data)

# 查看数据的前几行
head(data)

# 检查是否有缺失值
sum(is.na(data))

# 可视化探索数据集
plot(data$X, data$Y)

### 数据集划分

在构建模型之前，我们还需要将数据集划分为训练集和测试集，以便在模型训练完毕后对模型性能进行评估。

# 划分数据集（以70%训练集，30%测试集为例）
set.seed(123)
trainIndex <- sample(1:nrow(data), 0.7 * nrow(data))
trainData <- data[trainIndex, ]
testData <- data[-trainIndex, ]

通过以上步骤，我们完成了数据集的准备工作，为接下来的逻辑回归模型构建奠定了基础。接下来我们将进入第三章节，开始构建逻辑回归模型。

# 3. 构建逻辑回归模型

在这一章节中，我们将学习如何在R语言中构建逻辑回归模型，包括连续型与分类型变量的处理、模型的设定与训练，以及模型的评估与优化。

#### 3.1 连续型与分类型变量处理

在构建逻辑回归模型之前，我们需要对数据集中的连续型和分类型变量进行处理。对于连续型变量，可以直接使用；而对于分类型变量，则需要进行虚拟变量处理，将其转换为0和1的编码表示。

# 连续型变量处理
# 假设数据集为df，连续型变量名为continuous_var
# 连续型变量的标准化处理
df$continuous_var <- scale(df$continuous_var)

# 分类型变量处理 - 使用虚拟变量
# 假设数据集为df，分类型变量名为categorical_var
# 使用model.matrix函数将分类型变量转换为虚拟变量
dummy <- model.matrix(~ categorical_var -