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r语言逻辑回归_R语言——逻辑回归

#逻辑回归，利用逻辑回归解决二分类问题

#iris

iris

levels(iris$Species)

#数据预处理

nrow(iris)

iris1<-iris[iris$Species!="setosa",]

iris1

levels(iris1$Species)

iris1$Species<-factor(iris1$Species)

levels(iris1$Species)

#将数据分成训练集和测试集

#利用caTools将数据切割

library(caTools)

TB<-sample.split(iris1$Species,2/3)

iris1.train<-iris1[TB,]

iris1.test<-iris1[!TB,]

iris1.train

nrow(iris1.train)

nrow(iris1.test)

#逻辑回归分析

result<-glm(Species~Petal.Length,data=iris1.train,family="binomial")

summary(result)

predResult<-round(predict(result,iris1.test,type="response"))

predResult

predResult<-factor(predResult,levels=c(0,1),labels=c("versicolor","virginica"))

predResult

mean(predResult==iris1.test$Species)

机器学习之逻辑回归篇（上）_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili​www.bilibili.com
r语言逻辑回归_R语言——逻辑回归_第1张图片
机器学习之逻辑回归（下篇）_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili​www.bilibili.com
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