使用glm函数构建逻辑回归模型（R语言）

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于 2023-08-11 16:05:01 发布

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文章标签：逻辑回归 r语言算法 R语言

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本文介绍了如何在R语言中使用glm函数构建逻辑回归模型，包括数据准备、模型构建、模型摘要查看、预测及性能评估。通过示例代码，详细展示了从创建数据集到计算准确率、灵敏度和特异度的全过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

使用glm函数构建逻辑回归模型（R语言）

逻辑回归是一种常用的分类算法，用于预测离散的输出变量。在R语言中，我们可以使用glm函数（generalized linear models）来构建逻辑回归模型。本文将向您介绍如何使用glm函数进行逻辑回归分析，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备我们的数据集。假设我们有一个包含两个变量的数据集：自变量x和因变量y（二元分类）。我们通过以下代码来生成一个示例数据集：

# 生成示例数据集
set.seed(123)
x <- rnorm(100)  # 正态分布的自变量
y <- rbinom(100, 1, plogis(2*x))  # 因变量

# 将数据集合并
data <- data.frame(x, y)

接下来，我们可以使用glm函数来构建逻辑回归模型。在这个例子中，我们将使用默认的“binomial”链接函数来拟合模型。代码如下：

# 构建逻辑回归模型
model <- glm(y ~ x, data = data, family = binomial)

# 查看模型摘要
summary(model)

上述代码中，y ~ x表示建立y对x的回归模型。

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