使用R语言构建逻辑回归模型

最新推荐文章于 2025-05-07 18:43:26 发布

HackMasterX

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文章标签： r语言逻辑回归开发语言 R语言

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本文介绍了如何使用R语言构建逻辑回归模型，适用于二分类问题。通过创建示例数据集，进行独热编码，然后利用stats包的glm函数建立模型，并展示了如何对新数据进行预测。逻辑回归模型在实际中具有广泛应用。

使用R语言构建逻辑回归模型

逻辑回归是一种常用的分类算法，用于预测二分类问题。本文将使用R语言来构建逻辑回归模型，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备数据。逻辑回归要求输入数据是数值型的，因此我们需要对分类变量进行独热编码（one-hot encoding）。我们将使用一个示例数据集来说明整个过程。

# 导入所需的包
library(dplyr)
library(tidyr)

# 创建示例数据集
data <- data.frame(
  age = c(25, 35, 45, 20, 30, 50, 55, 60),
  gender = c("Male", "Female", "Male", "Female", "Male", "Male", "Female", "Male"),
  income = c(50000, 60000, 70000, 30000, 40000, 90000, 80000, 70000),
  default = c(0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1)
)

# 对gender进行独热编码
data <- data %>%
  mutate(
    male = ifelse(gender == "Male", 1, 0),
    female = ifelse(gender == "Female", 1, 0)
  ) %>%
  select(-gender)

在上述代码中，我们创建了一个包含age、gender、income和default等变量的示例数据集。然后，我们使用dplyr包中的mutate函数对gender进行独热编码，并删除

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