로지스틱 회귀 모형에 대한 R의 결정 경계를 그리는 방법은 무엇입니까?

R에서 glm을 사용하여 로지스틱 회귀 모델을 만들었습니다. 두 개의 독립 변수가 있습니다. 두 변수의 산포도에서 모델의 결정 경계를 그리는 방법은 무엇입니까? 예를 들어 http://onlinecourses.science.psu.edu/stat557/node/55 와 같은 그림을 그리는 방법은 무엇 입니까?

감사.

r logistic

— 사용자 2755
소스

그림에 대한 연결이 끊어졌습니다.

— Nick Stauner

답변:

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(...)
       })

대체 텍스트

여기서 완벽한 분리가 발생하므로이 glm기능이 경고를 표시합니다. 그러나 여기서는 선형 경계를 그리는 방법과 공변량에 따라 색상이 표시된 관측치를 설명하는 것이 중요하므로 여기서 중요하지 않습니다.

— 선 쿨수
소스

격자를 사용하면 구식이

— 아니길 바랍니다

또한 이것이 HW 문제인 경우 단순히 붙여 넣기를 복사하지 않기를 바랍니다.

— suncoolsu

감사. 이것은 HW 질문이 아니며 대답은 내 모델을 이해하는 데 도움이됩니다.

— user2755

오 예 당신은 :)

— mpiktas

누군가 경사와 요격의 논리를 설명해 줄 수 있습니까? (물류 모델에 대하여)

— Fernando

페르난도의 위의 대답에 대한 의견으로 질문을 해결하고 싶었습니다 .

물류 회귀에 대한 가설은 다음과 같은 형식을 취합니다.

h_{θ} = g (z)

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

$g(z)$ $z$

z = θ_{0} + θ_{1} x_{1} + θ_{2} x_{2}

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

$y = 1$ $h_{\theta} \geq 0.5$

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

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

위는 결정 경계이며 다음과 같이 재 배열 될 수 있습니다.

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

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

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

— 앤디
소스

위의 답변과 함께 좋은 설명!

— Augustin