绘制R

Question

我想绘制我的数据的逻辑回归曲线，但每当我尝试我的情节时会产生多条曲线。这是我上一次尝试的照片：

last attempt

以下是我使用的相关代码：

fit = glm(output ~ maxhr, data=heart, family=binomial)
predicted = predict(fit, newdata=heart, type="response")

 plot(output~maxhr, data=heart, col="red4")
 lines(heart$maxhr, predicted, col="green4", lwd=2)

我的教授使用以下代码，但是当我尝试运行它时，我在最后一行收到错误，指出x和y长度不匹配：

# fit logistic regression model
fit = glm(output ~ maxhr, data=heart, family=binomial)
# plot the result
hr = data.frame(maxhr=seq(80,200,10))
probs = predict(fit, newdata=dat, type="response")
plot(output ~ maxhr, data=heart, col="red4", xlab ="max HR", ylab="P(heart disease)")
lines(hr$maxhr, probs, col="green4", lwd=2)

任何帮助都将不胜感激。

修改

根据要求，使用mtcars数据集的可重现代码：

fit = glm(vs ~ hp, data=mtcars, family=binomial)
predicted= predict(fit, newdata=mtcars, type="response")
plot(vs~hp, data=mtcars, col="red4")
lines(mtcars$hp, predicted, col="green4", lwd=2)

Answer 1

fit = glm(vs ~ hp, data=mtcars, family=binomial)
newdat <- data.frame(hp=seq(min(mtcars$hp), max(mtcars$hp),len=100))
newdat$vs = predict(fit, newdata=newdat, type="response")
plot(vs~hp, data=mtcars, col="red4")
lines(vs ~ hp, newdat, col="green4", lwd=2)

Answer 2

这是一个函数（基于框的答案中的 Marc），它将使用 glm 进行任何逻辑模型拟合并创建逻辑回归曲线图：

plot_logistic_curve = function(log_mod){
  mod_frame = model.frame(log_mod)
  var_names = names(mod_frame)
  newdat = setNames(data.frame(seq(min(mod_frame[[2]]), max(mod_frame[[2]]), len=100)), var_names[2])
  newdat[var_names[1]] = predict(log_mod, newdata = newdat, type="response")
  plot(mod_frame[[1]] ~ mod_frame[[2]], col = "red4", xlab = var_names[[2]], ylab = var_names[[1]])
  lines(newdat[[var_names[2]]], newdat[[var_names[1]]], col = "green4", lwd = 2)
}