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[R] Logistic Regression Probability Curve 본문
이전 포스팅에서 로지스틱 회귀 분석 개념에 대해 알아보았다.
2023.11.29 - [Machine Learning/Regression] - [머신러닝] Logistic Regression Analysis (로지스틱 회귀분석)
로지스틱 회귀에서는 어떤 사건의 발생을 직접 예측하는 것이 아니라, 사건이 발생할 확률 (0~1) 을 예측하였는데,
이번 포스팅에서는 R에서 이 확률 곡선을 그리는 방법에 대해 알아보겠다.
1. Probability Curve of each group
아래는 3개 그룹에서 CM_sIgE의 투여량에 따라 food 알러지가 발생할 확률을 그래프로 나타내는 코드이다.
for(i in 1:5){
x <- data[,i]
xn <- colnames(data[i])
# draw probability curve by group
pcurve <- ggplot() +
stat_smooth(method='glm', method.args = list(family = "binomial"), mapping = aes(x = x, y = y, color = group), data = data, se = FALSE) +
labs(x=xn, y="Probability", title="Probability of reacting at a given x value")
# save all
png_name <- paste0('pcurve_',xn,'.png')
ggsave(png_name)
}
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