Logistic回归模型的分类评估及R语言实现

Logistic回归模型的分类评估及R语言实现

Logistic回归是一种常用的分类算法，广泛应用于各种实际问题中。在本文中，我们将介绍如何使用R语言实现Logistic回归模型，并进行分类评估。

1. 数据准备
   在开始之前，我们需要准备数据集。这里我们以一个虚拟的二分类问题为例，数据集包含两个特征变量（X1和X2）和一个二分类目标变量（Y）。首先，我们导入必要的库并生成数据集。

# 导入库
library(ggplot2)
library(dplyr)

# 生成数据集
set.seed(42) # 设定随机数种子，保证结果可复现
n <- 1000 # 样本数
X1 <- rnorm(n) # 特征变量X1
X2 <- rnorm(n) # 特征变量X2
Y <- factor(ifelse(X1 + X2 > 0, "A", "B")) # 二分类目标变量Y
df <- data.frame(X1, X2, Y) # 创建数据框

2. 数据可视化
   为了更好地理解数据特征和类别分布，我们可以通过散点图进行可视化。根据不同类别，我们使用不同颜色绘制数据点。

# 绘制散点图
ggplot(df, aes(x = X1, y = X2, color = Y)) + 
  geom_point() +
  theme_bw()

3. 拟合Logistic回归模型