R 中提供了拟合计算广义线性模型的函数 glm(), 命令如下: fitted.model <- glm(formula, family = family.generator, data = data.frame) 1. 其中formula 是拟合公式, , family 是分布族, 即广义线性模型的种类, 如 正态分布, Poisson分布, 二项分布 等, data 是数据框. 二. 二项分布族 在二项分布族...
glm的参数与lm的参数相似:公式和数据。然而,glm需要一个额外的参数:family,它指定了结果变量的假设分布;在family中我们还需要指定链接函数。family的默认值是gaussian(link = "identity"),这导致了一个线性模型,相当于由lm指定的模型。在二元逻辑回归的情况下,glm要求我们指定一个带有logit链接的二项分布,即family =...
glm的参数与lm的参数相似:公式和数据。然而,glm需要一个额外的参数:family,它指定了结果变量的假设分布;在family中我们还需要指定链接函数。family的默认值是gaussian(link = "identity"),这导致了一个线性模型,相当于由lm指定的模型。在二元逻辑回归的情况下,glm要求我们指定一个带有logit链接的二项分布,即family =...
然而,glm需要一个额外的参数:family,它指定了结果变量的假设分布;在family中我们还需要指定链接函数。family的默认值是gaussian(link = "identity"),这导致了一个线性模型,相当于由lm指定的模型。在二元逻辑回归的情况下,glm要求我们指定一个带有logit链接的二项分布,即family = binomial(link = "logit") 。 glm(...
本文通过R语言建立广义线性模型(GLM)、多项式回归和广义可加模型(GAM)来预测谁在1912年的泰坦尼克号沉没中幸存下来。 str(titanic) 数据变量为: Survived:乘客存活指标(如果存活则为1) Pclass:旅客舱位等级 Sex:乘客性别 Age:乘客年龄 SibSp:兄弟姐妹/配偶人数 ...
通过线性模型和广义线性模型(GLM),预测函数可以返回在观测数据或新数据上预测值的标准误差。然后,利用这些标准误差绘制出拟合回归线周围的置信区间或预测区间。置信区间(CI)的重点在于回归线,其可以解释为(假设我们绘制的是95%的置信区间):“如果我们重复抽样X次,那么回归线将有95%的概率落在这个区间内”。另一方面...
然而,glm需要一个额外的参数:family,它指定了结果变量的假设分布;在family中我们还需要指定链接函数。family的默认值是gaussian(link = "identity"),这导致了一个线性模型,相当于由lm指定的模型。在二元逻辑回归的情况下,glm要求我们指定一个带有logit链接的二项分布,即family = binomial(link = "logit") 。
model<-glm(formula, data = data,family = binomial(link = "logit")) predvalue <- predict(model, type = "response", data=data) ROC <- roc(data$Infection,predvalue) ci(auc(ROC)) pdf("roc.pdf",8,8) plot(ROC,print.auc=TRUE,auc.polygon=T,lwd=3, max.auc.polygon=T, print.thres=...
logitObj <- glm(tipped ~ passenger_count + trip_distance + trip_time_in_secs + direct_distance, data = InputDataSet, family = binomial) summary(logitObj) ## Serialize model trained_model <- as.raw(serialize(logitObj, NULL)); ', ...
glm(family = "binomial") # family = " 二项式 "意味着只包含两个结果。 为了检查我们的模型是如何生成的,我们需要计算预测分数和建立混淆矩阵来了解模型的准确性。 pred<-fitted(blr) # 拟合只能用于获得生成模型的数据的预测分数。 我们可以看到,预测的分数是患心脏病的概率。但我们必须找到一个适当的分界点...