在数据分析的世界里，Logistic回归是一种非常强大的工具，尤其当面对二分类问题时，它能帮助我们预测事件发生的概率。今天，就让我们一起用R语言来完成一次二元Logistic回归分析吧！🚀
首先，我们需要准备数据。假设你有一组关于客户是否购买产品的信息，包括年龄、收入、性别等特征。把这些数据导入R后，使用`glm()`函数即可构建模型。记得指定`family = binomial`哦！💻📈
接下来是关键步骤——模型评估。通过`summary()`查看系数显著性，利用`confint()`计算置信区间，并借助`roc_curve()`绘制ROC曲线来判断模型性能。如果AUC值接近1，那说明你的模型表现相当出色！🎯💯
最后别忘了对新数据进行预测，看看模型的实际应用效果如何。无论是学术研究还是商业决策，二元Logistic回归都能为你提供科学依据。💪💼
数据分析 R语言 Logistic回归