计算逻辑回归的预测比率答案

【问题标题】：calculating the prediction ratio for a logistic regression计算逻辑回归的预测比率
【发布时间】：2021-10-17 02:55:23
【问题描述】：

我要计算预测率

我已经预测了一个逻辑回归，并且我还有一个观察另一个变量的数据集。

我想计算正确预测的比率。

我已经记录了这样的预测


glm9 = glm(v172 ~ age, family=binomial (link="logit"), data=france)

pre10<-predict(glm9, germany, type="terms")
prediction <- ifelse (pre10 >=1, 1, 0)

prediction
   0    1 
 305 5039

我预测的结果是一个值，但是观察值是数据框中的变量

我想要一个如下所示的表格：

【问题讨论】：

你能展示一个可重现的小例子吗.. 不清楚你的错误在哪里
抱歉，我不知道如何展示示例？
您的描述不清楚。您在寻找混淆矩阵吗？
即library(caret); confusionMatrix(+(france$v172 >=1), prediction)
嗨，很抱歉造成混乱。我只是不知道如何根据 glm() 计算正确预测的比率

标签： r lm

【解决方案1】：

我想你想要这样的东西。我使用 mtcars 是因为我没有你的数据。

glm9 <- glm(am ~ cyl, family=binomial (link="logit"), data=mtcars)
prob <- predict(glm9, type = "response")
prediction <- ifelse(prob < 0.5, 0, 1)
with(mtcars, table(am, prediction)

这给出了：

  prediction
     0  1
  0 16  3
  1  5  8

【讨论】：