完整Logistic回归代码示例，包含数据导入、划分、基线表生成和LASSO回归

Logistic回归全流程代码，包含:导入数据数据划分基线表生成LASSO回归批量单因素logistic多因素logistic列线图ROC校准曲线DCA这个程序主要是对一个数据集进行分析和建模。下面我会逐步解释程序的每个部分。导入数据和格式转换部分：首先，程序指定了一个路径变量path，你需要将其更改为你自己的路径。然后，程序使用read.csv函数从一个csv文件中读取数据，并将其存储在变量data中。接下来，程序使用dplyr包中的transmute函数对数据进行格式转换。它将一些列转换为因子变量（分类变量），并保持其他列不变。这里使用了factor函数和levels参数来指定每个因子变量的水平。最后，程序使用VIM包中的aggr函数检查数据中是否存在缺失值，并以可视化的方式显示缺失情况。数据划分部分：首先，程序使用set.seed函数设置随机数种子，以确保结果的可重现性。然后，程序使用caret包中的createDataPartition函数将数据集划分为训练集和测试集，比例为70:30。划分的结果存储在变量num中。最后，程