まず、Rの統計パッケージである「glm」関数を使用します。これは一般化線形モデルを推定するための関数です。以下は、ロジスティック回帰を実装するための基本的なコード例です。
# データの読み込み
data <- read.csv("データファイル.csv")
# ロジスティック回帰モデルの推定
model <- glm(目的変数 ~ 説明変数1 + 説明変数2, data = data, family = binomial)
# モデルの要約を表示
summary(model)
# 予測値の計算
predictions <- predict(model, newdata = data, type = "response")
# 予測結果の評価
# 予測確率を0.5を基準に0または1に変換する
predicted_classes <- ifelse(predictions > 0.5, 1, 0)上記のコードでは、目的変数には予測したい結果の変数を、説明変数1と説明変数2には予測に使用する変数を指定します。dataにはデータセットを指定します。
glm関数を使用してモデルを推定し、summary関数でモデルの要約を表示します。predict関数を使用して新たなデータに対する予測値を計算し、type = "response"を指定することで予測確率を得ることができます。
最後に、予測確率を基準に0または1に変換して、分類結果を得ることができます。
以上がR言語でのロジスティック回帰の基本的な実装方法です。詳細なパラメータやモデルの改善方法など、さらに詳細な内容を学びたい場合は、Rのドキュメントや書籍などを参考にすることをおすすめします。