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モデルと検証ケースでデータセットを分離することにより、R で Rattle を使用してロジット モデルを適用する方法を知っています。SASでそれを行う方法について、明確なガイダンス/情報源を入手できますか。Proc Score と Proc logistic を使用して可能かもしれません...以下のような方法...しかし、私は混乱しています

<<<<>>>コードブロック<<<<>>>>

proc logistic data=logistic descending;
 model credit = &varlist;
 output out=out1 predprobs=(i);
 score data=new out=out2;
 run;

proc print data=out1(obs=n);
 run;
 proc print data=out2;
 run;

proc ロジスティック inmodel=model; スコア data=new out=out2; 走る;

proc print data=out2; 走る;

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2 に答える 2

1 
proc logistic data=train outest=est;
model y=x;
run;

proc score data=test score=est type=parms out=test2;
var x;    
run;

data test2;
set test2;
prob=exp(y)/(1+exp(x));
run;

proc means;
run;
于 2012-09-18T21:45:08.837 に答える
0 
/* develop model */
proc logistic data= train_data desc;
    model response_var = <var list>;
    /* output scored model into dataset */
    output out= <train_data2> predicted= <name of predicted var - eg: p_hat>;
    /* apply score to validation dataset */
    score data= test out= test2;
run;

経由でこれを行う別の方法がありますPROC SCOREが、私はそれを理解することができませんでした。

次に、データセットに対して診断/モデル評価を実行する必要がありますtest2。
例えば：

proc rank data= test2 groups=10 out = test3 descending ties = high;
    var P_1;
    ranks pred_v1;
run;


proc sql;
    select pred_v1, sum(response_var) as resp,  count(*) as count
    from test3
    group by pred_v1
    order by pred_v1 asc;
quit;

明らかに、使用できる診断は明らかに複数あります。ただし、この例は完全を期すために示されています。

于 2013-01-29T17:21:38.557 に答える