R 언어 - 1초 Logistic 회귀 분석

R 언어 - 1초 Logistic 회귀 분석

말은 많이 하지 말고

코드:

문제 영역:

말을 많이 하지 말고 털어놓아라

코드:

//    ：  Logistic      
//      R.Studio，    

# Read in Data
# myfile<-read.csv(file.choose(),header=FALSE) 
install.packages("AER")
library(AER)
data(CreditCard)
View(CreditCard)
summary(CreditCard)

bankcard <- CreditCard
write.csv(bankcard,file = "bankcard.csv")

#             
set.seed(102)
select <- sample(1:nrow(bankcard),nrow(bankcard)*0.7)
train <- bankcard[select,]
test <- bankcard[-select,]


card_glm <- glm(formula = card ~ ., family = "binomial", data = train)
summary(card_glm)



result <- predict(card_glm, newdata = test, type = "response")
test.y_hat <- ifelse(result > 0.5, "yes", "no")

result_all <- data.frame(Prediction=test.y_hat, 
              Prob_for_yes=round(result,3),
              Actual=test$card)
result_all

#        
accuracy.lr <- sum(test.y_hat==test$card) / length(test.y_hat)
accuracy.lr

cm1 <- table(test$card, test.y_hat, dnn = c("Actual","Prediction"))
cm1


#     ，    
step(card_glm2, direction = "both", data = train)

bankcard <- subset(CreditCard, 
                   select = c(card, reports, expenditure, dependents, active))


#                  
set.seed(102)
select <- sample(1:nrow(bankcard),nrow(bankcard)*0.8)
train <- bankcard[select,]
test <- bankcard[-select,]


card_glm2 <- glm(formula = card ~ ., family = "binomial", data = train)
summary(card_glm2)


result <- predict(card_glm2, newdata = test, type = "response")
test.y_hat <- ifelse(result > 0.5, "yes", "no")

result_all <- data.frame(Prediction=test.y_hat, 
                         Prob_for_yes=round(result,3),
                         Actual=test$card);


accuracy.lr <- sum(test.y_hat==test$card) / length(test.y_hat)
accuracy.lr

cm2 <- table(test$card, test.y_hat, dnn = c("Actual","Prediction"))
cm2

문제 영역:

Warning messages: 1: glm.fit: 알고리즘에 집합이 없습니다 2:glm.fit: 의합 확률로 계산하면 수치 0 또는 1

설명: 이 모델에서 이 문제는 결과에 영향을 주지 않습니다.하지만 해결이 안 돼 본인이 교체 횟수를 수정한 뒤에도 마찬가지다.

연락처:[email protected]