sm.Logit()

在sklearn库中，`sm.Logit()`通常指的是`sklearn.linear_model.LogisticRegression`类，它用于执行逻辑回归模型的训练。这是一个二分类模型，其基本思想是通过线性组合x（特征向量）乘以参数θ，再经过sigmoid函数g(z)来预测输出y的概率。这个sigmoid函数使得结果保持在0到1之间，从而解释了概率。

下面是如何使用`sm.Logit()`的一个基本示例：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression as sm_Logit

# 假设我们有特征X和对应的标签y
X = ... # 输入特征数据
y = ... # 目标变量，二进制编码（0或1）

# 创建Logit模型实例
model = sm_Logit()

# 拟合模型
model.fit(X, y)

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict_proba(X)[:, 1]  # 返回每个样本属于正类的概率

在这个过程中，`fit()`方法会估计最佳的θ参数，而`predict_proba()`则返回给定输入下每个样本属于正类的概率。