Python中进行二项Logistic回归分析案例

在Python中，我们可以使用sklearn库来进行二项Logistic回归分析。下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用sklearn进行二项Logistic回归分析。

首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

接下来，我们加载数据集。这里我们使用的是著名的Iris数据集，它是一个多类分类问题，但我们可以将其转换为二项Logistic回归问题。这里我们只使用前两个特征（萼片长度和萼片宽度）和目标变量为是否为Setosa（一种鸢尾花）。

# 加载数据集
data = pd.read_csv('iris.csv')
X = data[['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)']]
y = data['species'] == 'setosa'  # 只考虑是否为Setosa

接下来，我们将数据集分为训练集和测试集。

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

然后，我们创建Logistic回归模型，使用训练集对其进行训练。

# 创建Logistic回归模型并训练
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

接下来，我们使用测试集对模型进行评估。这里我们使用准确率作为评估指标。

# 预测测试集结果并计算准确率
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Accuracy: {accuracy}')

在这个例子中，我们使用了二项Logistic回归来解决一个分类问题。通过使用sklearn库，我们可以方便地实现二项Logistic回归分析，并对模型进行评估。在实际应用中，我们还可以使用其他评估指标和优化方法来改进模型性能。