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在R Shiny中创建逻辑回归

模型,可以通过以下步骤实现:

  1. 导入必要的库和数据:首先,确保安装了shinytidyverse库。然后,导入所需的数据集。
代码语言:txt
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library(shiny)
library(tidyverse)

# 导入数据集
data <- read.csv("data.csv")
  1. 创建UI界面:使用shinyUI()函数创建用户界面,包括输入和输出组件。
代码语言:txt
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ui <- shinyUI(fluidPage(
  titlePanel("逻辑回归模型"),
  
  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
      # 添加输入组件
      selectInput("x_var", "选择自变量:", choices = names(data)),
      selectInput("y_var", "选择因变量:", choices = names(data)),
      numericInput("train_prop", "训练集比例:", value = 0.7, min = 0, max = 1),
      actionButton("train_btn", "训练模型")
    ),
    
    mainPanel(
      # 添加输出组件
      verbatimTextOutput("summary_output")
    )
  )
))
  1. 创建服务器逻辑:使用shinyServer()函数创建服务器逻辑,包括数据处理和模型训练。
代码语言:txt
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server <- shinyServer(function(input, output) {
  # 数据处理
  dataset <- reactive({
    selected_vars <- c(input$x_var, input$y_var)
    data[selected_vars]
  })
  
  # 模型训练
  model <- reactive({
    formula <- as.formula(paste(input$y_var, "~", input$x_var))
    glm(formula, data = dataset(), family = binomial)
  })
  
  # 显示模型摘要
  output$summary_output <- renderPrint({
    if (input$train_btn > 0) {
      summary(model())
    }
  })
})
  1. 运行Shiny应用:使用shinyApp()函数运行Shiny应用。
代码语言:txt
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shinyApp(ui, server)

这样,你就可以在R Shiny中创建一个逻辑回归模型。用户可以选择自变量和因变量,设置训练集比例,并点击按钮训练模型。模型摘要将显示在应用的主面板上。

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请注意,以上答案仅供参考,具体实现可能因环境和需求而异。

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