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邏輯回歸是回歸模型，其中響應(yīng)變量（因變量）具有諸如True / False或0/1的分類值。 它實際上基于將其與預(yù)測變量相關(guān)的數(shù)學(xué)方程測量二元響應(yīng)的概率作為響應(yīng)變量的值。
邏輯回歸的一般數(shù)學(xué)方程為 -
y = 1/(1+e^-(a+b1x1+b2x2+b3x3+...))
以下是所使用的參數(shù)的描述 -
y是響應(yīng)變量。
x是預(yù)測變量。
a和b是作為數(shù)字常數(shù)的系數(shù)。
用于創(chuàng)建回歸模型的函數(shù)是glm()函數(shù)。
語法
邏輯回歸中g(shù)lm()函數(shù)的基本語法是 -
glm(formula,data,family)
以下是所使用的參數(shù)的描述 -
formula是表示變量之間的關(guān)系的符號。
data是給出這些變量的值的數(shù)據(jù)集。
family是r語言對象來指定模型的細(xì)節(jié)。 它的值是二項邏輯回歸。
例
內(nèi)置數(shù)據(jù)集“mtcars”描述具有各種發(fā)動機規(guī)格的汽車的不同型號。 在“mtcars”數(shù)據(jù)集中，傳輸模式（自動或手動）由am列描述，它是一個二進(jìn)制值（0或1）。 我們可以在列“am”和其他3列（hp，wt和cyl）之間創(chuàng)建邏輯回歸模型。
# Select some columns form mtcars.
input <- mtcars[,c("am","cyl","hp","wt")]
print(head(input))
當(dāng)我們執(zhí)行上面的代碼，它產(chǎn)生以下結(jié)果 -
am cyl hp wt Mazda RX4 1 6 110 2.620 Mazda RX4 Wag 1 6 110 2.875 Datsun 710 1 4 93 2.320 Hornet 4 Drive 0 6 110 3.215 Hornet Sportabout 0 8 175 3.440 Valiant 0 6 105 3.460
創(chuàng)建回歸模型
我們使用glm()函數(shù)創(chuàng)建回歸模型，并得到其摘要進(jìn)行分析。
input <- mtcars[,c("am","cyl","hp","wt")]
am.data = glm(formula = am ~ cyl + hp + wt, data = input, family = binomial)
print(summary(am.data))
當(dāng)我們執(zhí)行上面的代碼，它產(chǎn)生以下結(jié)果 -
Call:
glm(formula = am ~ cyl + hp + wt, family = binomial, data = input)
Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-2.17272 -0.14907 -0.01464 0.14116 1.27641
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 19.70288 8.11637 2.428 0.0152 *
cyl 0.48760 1.07162 0.455 0.6491
hp 0.03259 0.01886 1.728 0.0840 .
wt -9.14947 4.15332 -2.203 0.0276 *
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
Null deviance: 43.2297 on 31 degrees of freedom
Residual deviance: 9.8415 on 28 degrees of freedom
AIC: 17.841
Number of Fisher Scoring iterations: 8
結(jié)論
在總結(jié)中，對于變量“cyl”和“hp”，最后一列中的p值大于0.05，我們認(rèn)為它們對變量“am”的值有貢獻(xiàn)是無關(guān)緊要的。 只有重量（wt）影響該回歸模型中的“am”值。
網(wǎng)站題目：創(chuàng)新互聯(lián)R語言教程：R語言 邏輯回歸
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