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使用R語言進(jìn)行邏輯回歸建模，需要使用適當(dāng)?shù)陌鼇韴?zhí)行操作歼冰。在本示例中靡狞，我們將使用R自帶的數(shù)據(jù)集mtcars，并使用“glm”函數(shù)擬合邏輯回歸模型隔嫡。
首先甸怕，加載mtcars數(shù)據(jù)集：
data(mtcars)
然后，我們可以檢查數(shù)據(jù)集的結(jié)構(gòu)：
str(mtcars)model <- glm(am ~ wt + hp, data = mtcars, family = "binomial")
在此模型中畔勤，“family”參數(shù)設(shè)置為“binomial”蕾各，這表明我們正在擬合一個二元邏輯回歸模型。現(xiàn)在庆揪，我們可以使用summary函數(shù)查看模型的摘要：
summary(model)
這將輸出模型的系數(shù)式曲、標(biāo)準(zhǔn)誤差、z值和p值等摘要信息缸榛。我們還可以使用predict函數(shù)來對新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測：
new_data <- data.frame(wt = 3.5, hp = 150)predict(model, newdata = new_data, type = "response"
這將輸出新數(shù)據(jù)的預(yù)測概率吝羞。最后，我們可以使用ggplot2包可視化模型的結(jié)果：
library(ggplot2)
ggplot(data = mtcars, aes(x = wt, y = hp, color = factor(am))) +
? geom_point() +
? stat_function(fun = function(x) - (model$coefficients[1] + model$coefficients[2]*x) / model$coefficients[3], color = "black")
這將輸出帶有預(yù)測線的散點圖内颗，其中紅色表示自動變速器钧排，藍(lán)色表示手動變速器。
以上就是使用R語言和自帶數(shù)據(jù)集實現(xiàn)邏輯回歸模型的示例均澳。
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