利用python给出代码使用 Logistic 回归来建立破产特征变量的回归方程，其中X1=未分配利润，X2=支付利息后的利润 X3=销售额，y=0表示企业两年后破产，y=1表示企业2年后具备还款能力，

下面是使用Python实现Logistic回归建立破产特征变量的回归方程的代码：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 加载数据
data = pd.read_csv("bankruptcy.csv")

# 提取特征变量和目标变量
X = data[['未分配利润', '支付利息后的利润', '销售额']]
y = data['破产'].astype(int)

# 建立Logistic回归模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

# 打印回归系数和截距
print("回归系数：", model.coef_)
print("截距：", model.intercept_)

其中，`bankruptcy.csv`是包含特征变量和目标变量的数据文件，可以使用Pandas库中的`read_csv`函数加载数据。然后，使用`astype`函数将目标变量转换为整数类型。接下来，使用`LogisticRegression`类建立Logistic回归模型，并使用`fit`方法拟合模型。最后，使用`coef_`和`intercept_`属性分别打印回归系数和截距。

相关问题

python代码建立关于x1,x2 和x1x2 的 Logistic 回归方程.

下面是一个使用Python的scikit-learn库来建立x1、x2和x1x2对y的影响关系的逻辑回归模型的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 创建一个样本数据集，包含两个特征（x1和x2）和一个二元目标变量（y）
X = np.array([[1, 2, 1], [2, 1, 0], [3, 4, 1], [4, 3, 0]])
y = np.array([1, 0, 1, 0])

# 实例化一个逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 使用样本数据拟合模型
model.fit(X, y)

# 查看模型系数
print(model.intercept_, model.coef_)

这个代码使用一个包含4个样本和3个特征的数据集来实例化并拟合一个逻辑回归模型。其中，第一个特征是x1，第二个特征是x2，第三个特征是x1x2。模型拟合后，我们可以使用intercept_和coef_属性来查看模型的系数。其中，intercept_是截距，coef_是特征的系数。