在 R 中为逻辑回归模型创建合成数据集答案

【问题标题】：Creating a synthetic dataset for logisitc regression model in R在 R 中为逻辑回归模型创建合成数据集
【发布时间】：2021-04-19 17:01:24
【问题描述】：

我正在尝试为200 样本的随机创建点创建（合成）数据集。问题是我得到了重复的列名，但我的要求是我只想要一个 target 列 y

这是我的方法：

#For samples
library(mvtnorm)
library(fontawesome)
a1 <- c(1, 0)
a2 <- c(0, 1)
M <- cbind(a1, a2)

C0 <- rmvnorm(100, c(0, 0), M)
C1 <- rmvnorm(100, c(5, 0), M)

#Creating synthetic dataset
dat <- rbind(C0, C1)
y <- sign(-1 - 2 * x1 + 4 * x2 )
y[y == -1] <- 0
df1 <- cbind.data.frame(y, C)
df1

想知道我的流程出了什么问题

df1 的输出

【问题讨论】：

这一步看不懂sign(-1 - 2 * C)
@akrun 我编辑了，它基本上是一个符号函数，它确定变量的符号并相应地将其分配给列
您期望输出什么。是不是只有3列
在你的编辑中，有y <- sign(-1 - 2 * x1 + 4 * x2 ) x1和x2，没有定义
是的，现在已经解决了。我现在能够生成一个包含 200 个样本的数据集，其中一个目标变量为 1 或 0

标签： r logistic-regression sample

【解决方案1】：

如果需要从 'dat' 创建 'y'

 y <- sign(-1 - 2 * dat[,1] + 4 * dat[,2] )

现在，'df' 将是

head(df1)
#   y         X1         X2
#1 0 -0.7846368  0.2959261
#2 0  1.6764476  0.8565073
#3 0 -0.9609016 -0.2585588
#4 0  0.5455316  0.2600099
#5 1 -1.5251354  0.2887918
#6 0 -0.1563197  0.2524742

【讨论】：