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我知道如何通过在模型和验证案例中分离数据集来使用 Rattle 和 R 来应用 logit 模型。我可以得到任何明确的指导/信息来源如何在 SAS 中做到这一点。使用 Proc Score 和 Proc 逻辑可能是可能的......下面的某种方式......但我很困惑

<<<<>>>代码块<<<<>>>>

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逻辑inmodel =模型；得分数据=新输出=输出2；跑;

过程打印数据=out2；跑;

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2 回答 2

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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 回答
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/* 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;

还有另一种方法可以通过PROC SCORE但我无法弄清楚。

然后，您需要对test2数据集运行诊断/模型评估。
例如：

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;

显然，您可以使用多种诊断方法；但是，这个例子是为了完整性而显示的。

于 2013-01-29T17:21:38.557 回答