逻辑回归探索性分析：是否需要划分训练集与测试集？

• 探索初期用全量数据集训练是可行的
  如果你只是想快速验证var1、var2对outcome的分类潜力，或者初步观察变量与结果的关联趋势，全量训练完全没问题。你当前代码算出的是训练集AUC，能直观反映这两个变量在现有数据里的区分度，用来快速筛选变量、判断研究方向是足够的。

• 但要明确全量结果的局限性
  用训练过的数据集做预测，模型已经“见过”所有样本的细节，会把数据里的随机噪声也纳入学习，算出的AUC、最优阈值都是乐观估计，和模型在真实未知数据上的表现存在偏差。你现在划分数据集后结果相近，大概率是当前数据集样本量足够大、噪声少，但这种情况不具有普遍性——换个小数据集或者噪声多的数据，差异会很明显。

• 不同阶段的正确做法

  • 探索定性阶段：可以用全量快速扫变量，重点看回归系数的显著性、训练集AUC的高低，判断变量是否值得深挖。
  • 评估泛化能力阶段：必须划分训练集和测试集（比如7:3拆分），甚至用交叉验证（如10折CV），用测试集的指标来衡量模型的真实性能。
  • 正式建模落地：严格区分训练、验证、测试集，避免数据泄露导致的性能虚高。

• 针对你的情况的小建议
  既然划分后结果相近，说明当前数据集稳定性不错，但还是建议多做几次随机划分验证。如果多次拆分后AUC波动很小，那全量的结果参考性很强；如果波动大，就得警惕全量结果的偏倚，后续评估必须用拆分后的数据集。

你的代码示例：

model_glm = glm(outcome ~ var1 + var2, data = DataSet, family = "binomial")
prob = predict(model_glm, newdata = DataSet, type = "response")
roc = roc(DataSet$outcome ~ prob, plot = TRUE, print.auc = TRUE)
as.numeric(roc$auc)
coords(roc, "best")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者inprogress123