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# 设置工作空间 # 把“数据及程序”文件夹拷贝到F盘下，再用setwd设置工作空间 setwd("E:\\R_workspace\\R语言数据分析与挖掘实战\\chp5") # 读入数据 Data <- read.csv("./data/bankloan.csv")[2:701, ] View(Data) # 查看数据框中 完整的记录数 sum(complete.cases(Data)) # 查看数据框中 不完整的记录数 sum(!complete.cases(Data)) # sum(is.na(Data)) # 查看数据框中 缺失比例 mean(!complete.cases(Data)) # 查看数据框中 不完整的记录详情 Data[!complete.cases(Data),] # 数据命名 colnames(Data) <- c("x1", "x2", "x3", "x4", "x5", "x6", "x7", "x8", "y") View(Data) # logistic回归模型 # R语言广义线性模型glm()函数 # glm(formula, family=family.generator, data,control = list(…)) # formula数据关系，如y~x1+x2+x3 # family：每一种响应分布（指数分布族）允许各种关联函数将均值和线性预测器关联起来。 # 常用的family： # binomal(link=’logit’) —-响应变量服从二项分布，连接函数为logit，即logistic回归 # binomal(link=’probit’) —-响应变量服从二项分布，连接函数为probit # poisson(link=’identity’) —-响应变量服从泊松分布，即泊松回归 # control:控制算法误差和最大迭代次数 glm <- glm(y ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + x6 + x7 + x8, family = binomial(link = logit), data = Data) summary(glm) # 逐步寻优法 forward前向选择法backward后向选择法 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) ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「木里先森」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/mr_muli/article/details/80526191 |
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