Logistic回归全流程代码仓库介绍
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此代码仓库提供了一个完整的Logistic回归分析流程，包含了从数据导入到模型评估的全方位代码实现。具体功能包括：
- 导入数据
- 数据划分
- 基线表生成
- LASSO回归批量单因素logistic
- 多因素logistic
- 列线图
- ROC曲线
- 校准曲线DCA
以下是对程序各个部分的详细解释：
导入数据和格式转换
首先，程序指定了一个路径变量path，您需要将其更改为您自己的路径。然后，程序使用read.csv函数从一个csv文件中读取数据，并将其存储在变量data中。接下来，使用dplyr包中的transmute函数对数据进行格式转换。该函数将一些列转换为因子变量（分类变量），并保持其他列不变。这里使用了factor函数和levels参数来指定每个因子变量的水平。最后，使用VIM包中的aggr函数检查数据中是否存在缺失值，并以可视化的方式显示缺失情况。
数据划分
首先，程序使用set.seed函数设置随机数种子，以确保结果的可重现性。然后，使用caret包中的createDataPartition函数将数据集划分为训练集和测试集，比例为70:30。划分的结果存储在变量num中。
基线表生成、LASSO回归、单因素与多因素logistic回归
这些部分涉及对数据集进行深入分析，包括生成基线表、执行LASSO回归以进行变量选择，以及分别进行单因素和多因素的Logistic回归。
可视化与模型评估
最后，程序使用列线图、ROC曲线和校准曲线DCA对模型进行可视化展示和评估，以帮助用户理解模型的性能和预测准确性。
在使用此代码之前，请确保您的环境中已经安装了所有必要的R包，并根据实际情况调整路径和参数设置。希望这个代码仓库能帮助您更好地进行Logistic回归分析。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
