使用glm函数构建逻辑回归模型（R语言）

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。data参数指定数据集，而family参数设置为“binomial”以适应逻辑回归模型。

一旦我们拟合了模型，我们可以使用summary函数来查看模型摘要。