Logistic回归在美赛考试中的应用示例

为了在美赛考试中有效地处理回归问题，我们提供了Logistic回归模型的代码示例。首先，通过读取Excel文件中的数据，我们获取了回归数据和验证与预测数据。回归数据的X值存储在X0中，验证与预测数据的X值存储在XE中，而回归数据的P值则存储在Y0中。为了将数据转化并进行参数回归，我们对Y0进行了处理，并构建了常数项系数X1，最终将其与X0合并得到完整的输入矩阵X。这个过程是为了确保模型在处理不同类别的数据时能够进行准确的预测。