데이터마이닝 R - Logistic regression_실습 및 해석

1.      iris의 dataset

반응변수의 범주가 2개인 로지스틱 회귀를 적용하기 위해 반응변수를 setosa와  versicolor인

100개의 자료만을 이용한다.

 

2.     로지스틱 회귀 분석 시작

glm()함수를 이용하여 로지스틱 회귀모형을 적합한다.

3.      예측함수 및 정오분류표 작성

1로 예측할 확률이 기준치 0.5보다 클 경우에는 1로, 0.5 이하일 경우에는 0으로 예측한다.

결과를 보면 실제 값이 0일 때 0으로 예측한 경우는 45개 1일 때 1로 분류한 경우는 44개이다.

 

 

4.      예측력 측도

 

5.      ROC 곡선 및 AUC 생성