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,
时间: 2024-05-10 12:16:05 浏览: 24
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:
```python
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:
```python
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。
建立关于x1,x2 和x1x2 的 Logistic 回归方程.
假设我们有一个包含两个特征(x1和x2)和一个二元目标变量(y)的数据集。我们可以使用逻辑回归模型来建立x1、x2和x1x2对y的影响关系。
逻辑回归模型的一般形式是:
p(y=1|x1,x2) = σ(β0 + β1x1 + β2x2 + β3x1x2)
其中,σ是sigmoid函数,β0、β1、β2和β3是需要估计的系数。
这个方程表达的是当x1、x2和x1x2的值给定时,y等于1的概率。我们可以通过最大化似然函数来估计模型参数,或者使用梯度下降等优化算法来最小化成本函数来实现此目的。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)