全部版块 我的主页
论坛 提问 悬赏 求职 新闻 读书 功能一区 学道会
885 4
2019-03-24
w<-read.xlsx("Trans.xlsx",1)
> n<-nrow(w)
> D=4
》pt=0.5
> w[,D]=factor(w[,D])
> a<-glm(donate~.,w,family=binomial)
> z=predict(a,w,type="response")
> u=rep(levels(w[,D])[2],n)
> u[!(z>pt)]=levels(w[,D])[1]


后三行代码,哪位大神能解释一下呀。谢谢大神们!!


二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

全部回复
2019-3-24 13:52:58
其中数据为
> w
   recency frequency time donate
1        9         3   17      1
2        8         3   18      0
3        7         2   17      1
4        6         4   16      0
5        9         1   17      1
6        8         1   18      1
7        7         1   17      1
8        6         3   16      1
9        9         1   15      1
10       8         4   17      1
11       7         2   18      0
12       6         3   17      0
13       9         2   16      0
14       8         2   12      0
15       7         2   11      0
16       6         2   10      0
17       3         1    3      1
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2019-3-24 18:28:28
为您点赞!!!
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2019-3-29 01:22:36
半桶水来瞎晃荡啦,仅从代码分析,哈哈哈
z=predict(a,w,type="response")#预测结果
u=rep(levels(w[,D])[2],n)#将预测结果默认值设成level2
u[!(z>pt)]=levels(w[,D])[1]#将预测结果不大于0.5的改成level1
已重新编辑,上班时间在手机上没法编辑。
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2019-3-29 13:16:33
lunqipan 发表于 2019-3-29 01:22
半桶水来瞎晃荡啦,仅从代码分析,哈哈哈
z=predict(a,w,type=&quot;response&quot;)#预测结果
u=rep(levels(w[,D]) ...
倒数第一行说错了,应该是预测结果不大于0.5的设置成level1
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

相关推荐
栏目导航
热门文章
推荐文章

说点什么

分享

扫码加好友,拉您进群
各岗位、行业、专业交流群