14.5.1 데이터마이닝

201301.ch4.r.mining.eng.hwp

X<-matrix(rnorm(100),nrow=20)

B<-(5:1)/5

XB<-drop(X%*%B)

P<-exp(XB)/(1+exp(XB))

#확률도 자료의 개수만큼 

Y[1]<-rbinorm(1,1,P[1])

Y<-rep(0,20)

for(k in 1:20){

Y[k]<-rbinom(1,1,P[k])

}

#

my.fit<-summary(glm(Y~X,family="binomial"))$coef[,1]

XB<-drop(cbind(1,X)%*%my.fit)

P<-exp(XB)/(1+exp(XB))  #추정된 확률

##########

P[order(P)]   #order() 크기순서로 나열, 오더피를 피에 넣으면 P가 정열됨

P[order(P,decreasing=T)] #큰 순서로 나열

P[order(P,decreasing=F)] #작은 순서로 나열

Mat<-cbind(Y,P)

Mat<-Mat[order(P,decreasing=T),]