Logistic回归模型分类评估计算（使用R语言）

Logistic回归模型分类评估计算（使用R语言）

Logistic回归是一种常用的分类算法，用于预测二元分类问题。在实际应用中，我们需要评估模型的性能，以了解其在不同方面的表现。本文将介绍如何使用R语言进行Logistic回归模型的分类评估计算，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备数据集。在这个示例中，我们使用一个名为"dataset.csv"的数据集。该数据集包含两个特征（X1和X2）和一个目标变量（Y），其中目标变量为二元分类（0或1）。你可以根据实际情况修改数据集的路径和特征列。

# 导入数据
dataset <- read.csv("dataset.csv")

# 查看数据集的结构
str(dataset)

现在，我们可以将数据集分为训练集和测试集，以便在模型评估过程中使用。我们将使用80%的数据作为训练集，剩下的20%作为测试集。

# 设置随机种子以确保可复现性
set.seed(123)

# 划分数据集为训练集和测试集
train_idx <- sample(1:nrow(dataset), 0.8 * nrow(dataset))
train_set <- dataset[train_idx, ]
test_set <- dataset[-train_idx, ]

接下来，我们可以使用训练集来训练Logistic回归模型。在R中，可以使用glm函数来拟合Logistic回归模型。