使用glm函数构建logistic回归模型，并使用forestmodel包的forest_model函数可视化逻辑回归模型对应的森林图

使用glm函数构建logistic回归模型，并使用forestmodel包的forest_model函数可视化逻辑回归模型对应的森林图

Logistic回归是一种常用的统计建模方法，用于预测二分类问题。在R语言中，我们可以使用glm函数（generalized linear model）来构建logistic回归模型。而forestmodel包则提供了方便的函数forest_model，可以将逻辑回归模型可视化为一个森林图。

首先，让我们从引入所需的库开始。我们将使用glm函数从头构建一个logistic回归模型，并使用forestmodel包来绘制相应的森林图。

# 导入所需的包
library(glm)
library(forestmodel)

# 生成示例数据
set.seed(123)  # 设置随机种子以确保结果可重现
n <- 100  # 样本数量
x1 <- runif(n)  # 自变量1
x2 <- runif(n)  # 自变量2
y <- rbinom(n, size = 1, prob = 0.5 + 0.3 * x1 - 0.4 * x2)  # 因变量

# 构建logistic回归模型
model <- glm(y ~ x1 + x2, family = binomial())

# 可视化逻辑回归模型的森林图
forest_model(model)

上述代码中，我们首先导入了需要使用的glm和forestmodel包。然后，我们生成了一个示例数据集，其中包含两个自变量x1和x2，以及一个因变量y。接下来，我们使用glm函数构建了一个logistic回归模型