请问S-plus中怎样应用多分类变量的logistic模型

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看了glm的帮助，好像只能处理两分类变量的logistic模型？

谢谢大家了

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关键词：Logistic模型 logistic ogistic logisti logist 模型 变量 应用 分类 logistic

选取了350炉数据，分为两组，分别用于建模与预测

a=data[1:250,]
b=data[251:350,]

a[1:3,]
  
    SI0   SI1   LS1      FL1        LS2
1   1 0.5825 0.8998203 0.9494003 0.7821347
2   0 0.5000 0.7933116 0.9334815 0.8998203
3   0 0.5700 0.7205215 0.8978194 0.7933116

建立logistic回归模型

glm.logit=glm(SI0~.,data=a,family=binomial(link=logit))
summary(glm.logit)

计算预测值

p=predict(glm.logit,b)
p=exp(p)/(1+exp(p))

将阈值定为0.5，得到分类结果
b$SI0pred=1*(p>0.5)

计算频数
table(b[,c(1,6)])

         SI0pred
SI0    0     1
  0    28   18
  1    12   42
于是

TPR=77.8%
FPR=39.1%
PV=70%
k=54%
lift=1.3

绘制ROC曲线

TPR=rep(0,1000)
FPR=rep(0,1000)
for(i in 1:1000){
p0=i/1000;
SI0.true=b$SI0
SI0.pred=1*(p>p0)
TPR=sum(SI0.pred*SI0.true)/sum(SI0.true)
FPR=sum(SI0.pred*(1-SI0.true))/sum(1-SI0.true)}
plot(FPR,TPR,type="l",col=2)
points(c(0,1),c(0,1),type="l",lty=2)