2.使用逻辑斯蒂算法对kaggle平台的Graduate Admission数据集（Admission_Predict.csv）进行研究生是否能够入学进行预测，查阅网络资料讲述数据集属性的含义，以及数据预处理的方法和本题预测算法的原理及实现过程；要求全部可实行的代码

逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）是一种用于二分类问题的统计模型，它假设因变量的概率分布服从伯努利分布，通过最大似然估计法学习模型参数。在这个案例中，我们可以使用逻辑斯蒂回归来预测Kaggle上"Graduate Admission" 数据集中学生是否会被录取。

首先，让我们了解一下数据集`Admission_Predict.csv`的属性：

- `GRE Score`: 研究生入学考试成绩（范围从200到800）
- `TOEFL Score`: 国际英语测试系统分数（范围从0到120）
- `University Rating`: 学校排名（1表示最高）
- `SOP`: 推荐信的质量评分（0-5）
- `LOR`: 推荐信的数量评分（0-5）
- `CGPA`: 学术成绩加权平均分（范围从0到4）
- `Research`: 是否有研究经验（0表示无，1表示有）
- `Chance of Admit:` 预测的目标变量，表示录取概率，范围在0到1之间

数据预处理步骤通常包括：
1. **加载数据**：使用pandas库读取CSV文件。
2. **检查缺失值**：如果存在缺失值，可以选择填充、删除或使用适当的策略（如均值、中位数）。
3. **数据类型转换**：将非数值特征（如类别特征）编码为数值类型，例如使用One-Hot编码。
4. **标准化或归一化**：对于连续数值特征，如`GRE Score`和`TOEFL Score`，可以使用Z-score标准化或最小-最大缩放。
5. **划分数据集**：随机划分为训练集和测试集（比如70%训练，30%测试）。

预测算法实现过程（Python示例，使用sklearn库）：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix

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

# 2. 预处理数据
# 检查缺失值并处理
data.isnull().sum()

# 将类别特征编码，假设'SOP', 'LOR', 'Research'是类别特征
categorical_features = ['SOP', 'LOR', 'Research']
data = pd.get_dummies(data, columns=categorical_features)

# 选择数值特征
numeric_features = data.columns.difference(categorical_features)
scaler = StandardScaler()
data[numeric_features] = scaler.fit_transform(data[numeric_features])

# 3. 划分数据集
X = data.drop('Chance of Admit:', axis=1) # 特征
y = data['Chance of Admit:']               # 目标
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 4. 创建和拟合模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 5. 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 6. 评估模型性能
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
conf_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred)

print("Accuracy:", accuracy)