数据挖掘算法逻辑回归-R实现

最新推荐文章于 2024-09-15 22:43:03 发布

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#数据挖掘 #算法 #logistic回归

本文详细介绍了使用R语言实现Logistic回归分析的过程，包括数据读取、模型建立、逐步寻优法、前向选择法与后向选择法的应用，旨在提供一种有效的方法来优化和选择Logistic回归模型。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Logistic回归代码-R实现

##设置工作空间
#首先用setwd设置工作空间，如设置到D盘,并将相关数据拷贝到该目录下
setwd("D:/logistic")
#读入数据
Data=read.csv("D:/logistic/data")
#数据命名
colnames(Data)<-c("x1","x2","x3","x4","x5","x6","x7","x8","y")
#logistic回归模型
glm=glm(y~x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8,family=binomial(link=logit),data=Data)
summary(glm)
#####逐步寻优法
logit.step<-step(glm,direction="both")
summary(logit.step)
#####前向选择法
logit.step<-step(glm,direction="forward")
summary(logit.step)
#####后向选择法
logit.step<-step(glm,direction="backward")
summary(logit.step)