Clementine、ロジスティック回帰 そのⅠ

logistic（ロジスティック）モデルとは、


Clementine（クレメンタイン）でロジスティック回帰ノードを使う前に、Rで簡単に実験してみる。

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x.min = 0.0
x.max = 10.0
beta0 <- -4.2
beta1 <- 0.7
x <- seq(x.min, x.max, 0.1)
p <- 1 / (1 + exp(-beta0 - beta1 * x))
y <- rbinom(length(p), 1, prob = p)
logistic <- glm(y ~ 1 + x, family = binomial(logit))
summary(logistic)
を実行すると、
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ちなみに、x やら p やら y ってのは、この様にデータが入っている。



やっていることを順番に説明すると、

1. p(x) のベクトルを作成
　x.min = 0.0
　x.max = 10.0
　beta0 <- -4.2
　beta1 <- 0.7
　x <- seq(x.min, x.max, 0.1)
　p <- 1 / (1 + exp(-beta0 - beta1 * x))

2. p(x)から乱数を作成
　y <- rbinom(length(p), 1, prob = p)

3. glm()関数で推定
　logistic <- glm(y ~ 1 + x, family = binomial(logit))
　summary(logistic)

となる。