【機(jī)器學(xué)習(xí)】邏輯回歸（非常詳細(xì)） - 知乎 (zhihu.com)
library(MASS)
data('crabs',package="MASS")
##對(duì)4，5程储，6，7疙筹，8進(jìn)行主成分分析
pca<-prcomp(crabs[,4:8],
center = TRUE,
scale. = TRUE)
attributes(pca)
prop.pca=pca$sdev^2/sum(pca$sdev^2)#每個(gè)主成分解釋變化比例
round(prop.pca,digits = 3)
##采用第一或第二主成分解釋了數(shù)據(jù)中超過(guò)98%的變化
pca1<-pca$x[,1]
pca2<-pca$x[,2]
fit<-glm(crabs$sex~pca1+pca2,family = 'binomial')
attributes(fit)
fit$null.deviance#參考零偏差
fit$deviance#殘差偏差
1-pchisq(38.9,197)#指出自由度是197到旦，殘差偏差為38.9
#返回結(jié)果為1箩朴，則是不能拒絕原假設(shè)芹缔，即擬合值和觀測(cè)值沒(méi)有顯著差異
pred<-predict(fit,type='response')#response給出了概率
predclass<-factor(ifelse(pred>0.5,'M','F'))
table(predclass,crabs$sex)
#predclass F M
#F 95 4
#M 5 96
mean(predclass!=crabs$sex)#代回誤差
