Làm thế nào để vẽ ranh giới quyết định trong R cho mô hình hồi quy logistic?

Tôi đã thực hiện mô hình hồi quy logistic bằng glm trong R. Tôi có hai biến độc lập. Làm thế nào tôi có thể vẽ ranh giới quyết định của mô hình của tôi trong biểu đồ phân tán của hai biến. Ví dụ: làm thế nào tôi có thể vẽ một hình như: http://onlinecferences.science.psu.edu/stat557/node/55

Cảm ơn.

r logistic

— người dùng2755
nguồn

Liên kết đến hình đã chết.

— Nick Stauner

Câu trả lời:

set.seed(1234)

x1 <- rnorm(20, 1, 2)
x2 <- rnorm(20)

y <- sign(-1 - 2 * x1 + 4 * x2 )

y[ y == -1] <- 0

df <- cbind.data.frame( y, x1, x2)

mdl <- glm( y ~ . , data = df , family=binomial)

slope <- coef(mdl)[2]/(-coef(mdl)[3])
intercept <- coef(mdl)[1]/(-coef(mdl)[3]) 

library(lattice)
xyplot( x2 ~ x1 , data = df, groups = y,
   panel=function(...){
       panel.xyplot(...)
       panel.abline(intercept , slope)
       panel.grid(...)
       })

văn bản thay thế

Tôi phải nhận xét rằng sự phân tách hoàn hảo xảy ra ở đây, do đó glmchức năng cung cấp cho bạn một cảnh báo. Nhưng điều đó không quan trọng ở đây vì mục đích là để minh họa cách vẽ ranh giới tuyến tính và các quan sát được tô màu theo các hiệp phương sai của chúng.

— suncoolsu
nguồn

Tôi hy vọng tôi không bị lỗi thời nếu tôi sử dụng mạng :-)

— suncoolsu

Tôi cũng hy vọng rằng nếu đây là sự cố CTNH, bạn sẽ không chỉ sao chép dán.

— suncoolsu

Cảm ơn. Đây không phải là một câu hỏi CTNH và câu trả lời là hữu ích cho tôi để hiểu mô hình của tôi.

— dùng2755

ồ đúng rồi :)

— mpiktas

Ai đó có thể giải thích cho tôi logic đằng sau con dốc và đánh chặn? (liên quan đến mô hình logistic)

— Fernando

Muốn giải quyết câu hỏi trong bình luận cho câu trả lời được chấp nhận ở trên từ Fernando: Ai đó có thể giải thích logic đằng sau con dốc và đánh chặn không?

Giả thuyết về hồi quy hậu cần có dạng:

h_{θ} = = g (z)

$h_{\theta} = g(z)$

$g(z)$ $z$

z = = θ_{0} + θ_{1} x_{1} + θ_{2} x_{2}

$z = \theta_{0} + \theta_{1}x_{1} + \theta_{2}x_{2}$

Cho rằng chúng tôi đang phân loại từ 0 đến 1, $y = 1$ $h_{\theta} \geq 0.5$

θ_{0} + θ_{1} x_{1} + θ_{2} x_{2} \geq 0

$\theta_{0} + \theta_{1}x_{1} + \theta_{2}x_{2} \geq 0$

ở trên là ranh giới quyết định và có thể được sắp xếp lại như sau:

x_{2} \geq \frac{- θ_{0}}{θ_{2}} + \frac{- θ_{1}}{θ_{2}} x_{1}

$x_{2} \geq \frac{-\theta_{0}}{\theta_{2}} + \frac{-\theta_{1}}{\theta_{2}}x_{1}$

$y = mx + b$ $m$ $b$

— Andy
nguồn

Giải thích tốt kèm theo câu trả lời ở trên!

— Augustin