书写或修改sas逻辑回归最后预测和评估的代码

Question

图片上是我构建的logistic回归模型和用到的数据集名称，红圈里面是询问修正的代码

Answer 1

以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

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根据您提供的图片内容，我将为您修正和完善SAS软件中逻辑回归模型的预测和评估代码。以下是针对您提出的问题的解决方案：

1. 修正数据集的导入和变量的输入：

   • 确保数据文件路径正确，文件名和路径没有错误。
   • 检查infile语句中的文件路径和分隔符是否正确。
   • 使用missover选项处理缺失值。

2. 将分类变量转换为数值型：

   • 使用if-then语句将字符串形式的分类变量转换为数值型。

3. 划分数据集为训练集和测试集：

   • 使用proc surveyselect过程正确划分数据集。

4. 构建逻辑回归模型：

   • 使用proc logistic过程构建模型，并正确指定自变量和因变量。

5. 利用模型进行预测：

   • 使用proc score过程生成预测结果。

6. 评估模型性能：

   • 使用proc freq过程计算混淆矩阵。

7. 查看和输出模型参数：

   • 使用proc print过程查看模型参数。

下面是根据您提供的代码片段修正后的SAS代码示例：

/* 导入数据集并处理缺失值 */
data class1;
    set 'C:/Userstyy/Desktop/class2.xlsx';
    input distance_from_home distance_from_last ratio_to_median
           repeat_retailer $ used_chip used_pin_number online_order fraud;
run;

/* 将分类变量转换为数值型 */
data class1;
    set class1;
    if repeat_retailer = '1' then repeat_retailer = 1; else repeat_retailer = 0;
    if used_chip = '1' then used_chip = 1; else used_chip = 0;
    if used_pin_number = '1' then used_pin_number = 1; else used_pin_number = 0;
    if online_order = '1' then online_order = 1; else online_order = 0;
    if fraud = '0' then fraud = 0; else fraud = 1; /* 假设欺诈标记为1，非欺诈标记为0 */
run;

/* 划分训练集和测试集 */
proc surveyselect data=class1 out=train_data outall=test_data method=srs rate=0.7;
run;

/* 构建逻辑回归模型 */
proc logistic data=train_data;
    class repeat_retailer used_chip used_pin_number online_order (param=ref ref='0');
    model fraud(event='1') = distance_from_home distance_from_last ratio_to_median
                              repeat_retailer used_chip used_pin_number online_order;
run;

/* 利用模型进行预测 */
proc score data=test_data out=pred_data score=pred_fraud;
    model glm fraud;
run;

/* 评估模型性能 */
proc freq data=pred_data;
    tables fraud*pred_fraud / chisq nopercent nocol norow;
run;

/* 查看和输出模型参数 */
proc print data=model_params;
run;

请注意，以上代码中可能需要根据您实际的数据集和变量名称进行调整。另外，model_params数据集需要在逻辑回归模型构建过程中生成，如果原始代码中没有生成，您需要添加相应的代码来输出模型参数。

至于参考链接，由于您的问题主要涉及SAS编程和逻辑回归的实现，以下是一些可能有用的资源：

• SAS Documentation for Logistic Regression
• SAS Community: Logistic Regression

希望这些信息对您有所帮助！如果您有任何其他问题或需要进一步的指导，请随时告诉我。