机器学习逻辑回归python预测是否录取学生

机器学习逻辑回归是一种常用的二分类模型，常用于预测离散结果，比如是否录取学生。在Python中，可以使用sklearn库来构建逻辑回归模型。下面是一个简化的例子：

首先，假设我们有一个包含学生特征（如GPA、课外活动等）的数据集，并且目标变量是“是否录取”（0表示未录取，1表示已录取）：

# 导入所需的库
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载数据
data = pd.read_csv('student_data.csv')

# 数据预处理
X = data.drop('admission', axis=1) # 特征
y = data['admission'] # 目标变量
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 特征缩放
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 创建并训练模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测新样本
new_student = [[GPA, extracurriculars]] # 代入学生的特征值
prediction = model.predict(new_student)

print(f"新学生是否录取: {prediction[0]}")

在这个流程中，我们首先加载数据，然后划分训练集和测试集。接着对特征进行标准化，因为逻辑回归对数值范围敏感。然后创建逻辑回归模型并训练它。最后，我们可以用模型来预测新的学生是否会被录取。