Логистическая регрессия – популярный статистический метод, используемый для моделирования двоичных или категориальных результатов. В этой статье блога мы рассмотрим различные методы выполнения логистической регрессии в R. Мы предоставим примеры кода для демонстрации каждого метода, помогая вам понять процесс реализации. Давайте погрузимся!
- Использование функции «glm».
Функция glm (обобщенные линейные модели) в R может использоваться для логистической регрессии. Чтобы проиллюстрировать его использование, рассмотрим набор данных с именем «данные» с двоичной переменной результата «y» и переменными-предикторами «x1» и «x2». Следующий код выполняет логистическую регрессию с использованием функции glm:
model <- glm(y ~ x1 + x2, data = data, family = binomial)
summary(model)- Использование функции «logit» из пакета «boot».
Пакет «boot» в R предоставляет функцию logit, которая соответствует модели логистической регрессии с использованием оценки максимального правдоподобия. Вот пример использования функции logit:
library(boot)
model <- logit(y ~ x1 + x2, data = data)
summary(model)- Использование пакета «caret».
Пакет «caret» в R предоставляет унифицированный интерфейс для построения моделей машинного обучения. Он включает логистическую регрессию в качестве одного из поддерживаемых алгоритмов. Вот пример:
library(caret)
model <- train(y ~ x1 + x2, data = data, method = "glm", trControl = trainControl(method = "cv"))
summary(model)- Использование пакета «VGAM».
Пакет «VGAM» в R предлагает более расширенные возможности моделирования логистической регрессии. Он предоставляет дополнительные дистрибутивы и функции ссылок. Вот пример:
library(VGAM)
model <- vglm(y ~ x1 + x2, data = data, family = binomial)
summary(model)В этой статье мы рассмотрели различные методы выполнения логистической регрессии в R. Мы рассмотрели использование встроенных функций, таких как glm, logit и пакет Caret, а также расширенные параметры моделирования, предоставляемые пакетом VGAM. Используя эти методы и примеры кода, вы сможете эффективно применять логистическую регрессию к своим наборам данных в R. Приятного моделирования!