"该文档是关于逻辑回归案例应用的测试脚本,主要涉及数据预处理、模型训练以及评估。在脚本中,首先导入了DMwR库,并加载了一个名为datatrain.csv的数据集,接着对数据进行了处理,包括抽样、KNN方法填补缺失值,然后将数据分为训练集和验证集。此外,还使用了ROSE和rpart库进行不平衡数据处理和决策树建模。"
在这个案例中,逻辑回归被用作一个分类模型。逻辑回归是一种广泛应用于二分类问题的统计方法,其输出是连续的,但通过sigmoid函数转化为介于0和1之间的概率值,代表事件发生的可能性。在实际应用中,通常会设定一个阈值来决定分类结果。
脚本中首先载入了DMwR库,这是一个用于数据挖掘和回归分析的R包,其中包含了处理数据和评估模型的函数。数据是从"D:/共享盘/datatrain.csv"读取的,存储在变量data中,接着选取了第2到第21列作为特征(x),并将第一列转换为因子变量y,作为目标变量。
为了进行训练和验证,脚本使用了随机抽样的方法,选取了10000个不重复的样本作为训练集(D1)。接着,使用knnImputation函数对训练集D1进行KNN(K近邻)方法填补缺失值。KNN是一种非参数方法,通过找到最近的邻居来填充缺失值。
之后,数据被进一步划分为训练集(Dtrain)和验证集(Dvalid),比例约为3:1。训练集用于构建模型,验证集则用来评估模型的泛化能力。
在模型训练部分,使用了rpart库构建决策树模型(treeimb),并用predict函数在验证集上进行预测,计算预测结果与真实结果的准确性。roc.curve函数用于绘制ROC曲线,评估模型的性能。
在处理不平衡数据时,脚本展示了三种策略:过采样(over-sampling)、欠采样(under-sampling)和两者结合(both)。过采样增加了少数类样本的数量,欠采样减少了多数类样本的数量,而both则是同时进行两种操作,以达到平衡数据的目的。ovun.sample函数来自ROSE库,用于实现这些操作,并生成了平衡后的数据集。
这个脚本提供了一个逻辑回归应用的完整流程,包括数据预处理、模型训练、验证和不平衡数据处理,对于理解如何在R中实施逻辑回归有很好的参考价值。