R语言 逻辑回归
逻辑回归是一种回归模型,其中响应变量(依赖变量)具有类别值,如True/False或0/1。它实际上是根据与预测变量相关的数学方程,测量二元响应作为响应变量的概率值。
逻辑回归的一般数学方程为-
以下是使用的参数的说明:
- y 是响应变量。
-
x 是预测变量。
-
a 和 b 是数字常数,它们是系数。
用于创建回归模型的函数是 glm() 函数。
语法
逻辑回归中 glm() 函数的基本语法是:
以下是使用的参数的描述−
- formula 是表示变量关系的符号。
-
data 是给出这些变量值的数据集。
-
family 是R对象,用于指定模型的细节。其值为二项式逻辑回归。
示例
内置数据集”mtcars”描述了不同车型及其各种发动机规格。在”mtcars”数据集中,变速器模式(自动或手动)由列am描述,该列是一个二进制值(0或1)。我们可以在am列和另外3列 – hp、wt和cyl之间创建一个逻辑回归模型。
当我们执行上述代码时,它会产生以下结果 −
创建回归模型
我们使用 glm() 函数来创建回归模型,并获得其摘要进行分析。
当我们执行上面的代码时,会产生以下结果 –
结论
在摘要中,最后一列变量“cyl”和“hp”的p值大于0.05,因此我们认为它们对变量“am”的值没有显著影响。在这个回归模型中,只有重量(wt)对“am”的值有影响。