逻辑回归案例:利用R语言进行ST上市企业的特别处理

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本文介绍了一个利用R语言进行逻辑回归分析的案例,旨在对ST上市企业进行特别处理。首先,安装并加载必要的R包,然后准备包含企业特征和ST标签的数据集。通过数据预处理、交叉验证选择最佳正则化参数,训练逻辑回归模型,并评估模型性能,最终实现对ST企业的分类预测。

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逻辑回归案例:利用R语言进行ST上市企业的特别处理

逻辑回归是一种常用的机器学习算法,可用于分类问题。在本案例中,我们将使用R语言来实现逻辑回归模型,以对ST上市企业进行特别处理。ST企业是指被证券交易所特别处理的企业,这通常表示该企业面临着财务困境。

为了开始我们的案例,我们首先需要安装并加载所需的R软件包。请确保您已在您的R环境中安装了以下软件包:tidyversecaretdplyrglmnet

# 安装所需的软件包
install.packages(c("tidyverse", "caret", "dplyr", "glmnet"))

# 加载软件包
library(tidyverse)
library(caret)
library(dplyr)
library(glmnet)

接下来,我们将准备数据集。数据集应包含有关不同企业的特征以及它们是否为ST企业的标签。在这个案例中,我们假设您已经有了一个名为data.csv的数据文件,并且它包含了以下列:‘特征1’、‘特征2’、‘特征3’和’ST’。

# 读取数据集
data <- read.csv("data.csv&#
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