r - 实现逻辑回归

Question

我正在对该数据集应用多种机器学习算法，因此我尝试了逻辑回归并绘制了预测图，但它似乎完全不正确，因为该图仅显示来自一个类的数据点。这是数据和我尝试的内容

set.seed(10)

x1 <- runif(500) - 0.5

x2 <- runif(500) - 0.5

y <- ifelse(x1 ^ 2 - x2 ^ 2 > 0, 1, 0)

dat <- data.frame(x1, x2, y)

#Logistic Regression
fit.glm <- glm(y ~ x1 + x2, data = dat, family = "binomial")

y.hat.3 <- predict(fit.glm,dat)

plot(x1,x2,col = c("red","blue")[y.hat.3 + 1])

Answer 1

predict 默认返回逻辑回归的对数赔率。要获取预测类别，请使用 type = "resp" 获取预测概率，然后使用 p > 0.5 等决策规则将它们转换为类别:

y.hat.3 <- predict(fit.glm,dat, type = "resp") > 0.5

plot(x1,x2,col = c("red","blue")[y.hat.3 + 1])