Bagaimana merencanakan batas keputusan dalam R untuk model regresi logistik?

Saya membuat model regresi logistik menggunakan glm di R. Saya memiliki dua variabel independen. Bagaimana saya bisa memplot batas keputusan model saya di sebar plot dua variabel. Misalnya, bagaimana saya bisa menggambar gambar seperti: http://onlinecourses.science.psu.edu/stat557/node/55

Terima kasih.

r logistic

— pengguna2755
sumber

Tautan ke gambar itu sudah mati.

— Nick Stauner

Jawaban:

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(...)
       })

teks alternatif

Saya harus berkomentar bahwa pemisahan sempurna terjadi di sini, karena itu glmfungsinya memberi Anda peringatan. Tapi itu tidak penting di sini karena tujuannya adalah untuk menggambarkan cara menggambar batas linear dan pengamatan diwarnai sesuai dengan kovariat mereka.

— suncoolsu
sumber

Saya harap saya tidak kuno jika saya menggunakan kisi :-)

— suncoolsu

Saya juga berharap bahwa jika ini adalah masalah HW, Anda tidak akan hanya menyalin.

— suncoolsu

Terima kasih. Ini bukan pertanyaan HW dan jawabannya sangat membantu bagi saya untuk memahami model saya.

— user2755

oh ya, kamu :)

— mpiktas

Adakah yang bisa menjelaskan logika di balik lereng dan mencegat saya? (Mengenai model logistik)

— Fernando

Ingin menjawab pertanyaan dalam komentar untuk jawaban yang diterima di atas dari Fernando: Dapatkah seseorang menjelaskan logika di belakang lereng dan mencegat?

Hipotesis untuk regresi logistik mengambil bentuk:

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

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

di atas adalah batas keputusan dan dapat disusun kembali sebagai:

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
sumber

Penjelasan yang bagus menyertai jawaban di atas!

— Augustin