基于R语言的逻辑回归源码及评估指标计算

基于R语言的逻辑回归源码及评估指标计算

逻辑回归是一种常用的分类算法，可用于解决二分类问题。在本文中，将为您提供基于R语言的逻辑回归源码，并演示如何计算拟合优度、召回率和精确度这些常用的评估指标。

首先，我们需要准备数据集。假设我们有一个二分类问题的数据集，其中包含自变量（特征）和因变量（标签）。让我们将数据集命名为dataset，其中自变量存储在X中，因变量存储在y中。

# 准备数据集
dataset <- data.frame(
  X = c(1.2, 2.4, 3.1, 4.8, 5.6),
  y = c(0, 0, 0, 1, 1)
)

接下来，我们使用glm()函数来拟合逻辑回归模型，并获得预测结果。

# 拟合逻辑回归模型
model <- glm(y ~ X, data = dataset, family = binomial)

# 预测结果
predictions <- predict(model, type = "response")

现在，我们可以计算拟合优度（拟合准确度）作为评估指标之一。拟合优度是指模型对训练数据的拟合程度。

# 计算拟合优度
accuracy <- sum(round(predictions) == dataset$y) / nrow(dataset)