使用pycharm把成绩数据、转化为一个0-1新变量,同时再增加一个变量IQ,随机生成均值为100,标准差为15的相应数据(取整),进行logistic回归。
时间: 2024-05-05 10:19:07 浏览: 14
好的,根据您的要求,我可以给您一些代码来完成这个任务。首先,您需要导入所需的库,如下所示:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
```
然后,您需要生成一些成绩数据和IQ数据,如下所示:
```python
# 生成成绩数据
grades_data = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 101, size=(100, 3)), columns=['score1', 'score2', 'score3'])
# 生成IQ数据
iq_data = pd.Series(np.random.normal(100, 15, size=100).round().astype(int), name='IQ')
```
接下来,您需要将成绩数据转换为0-1变量,并将IQ数据添加到DataFrame中,如下所示:
```python
# 将成绩数据转换为0-1变量
grades_data[grades_data < 60] = 0
grades_data[grades_data >= 60] = 1
# 添加IQ变量
grades_data['IQ'] = iq_data
```
最后,您可以使用Logistic回归对数据进行建模,如下所示:
```python
# 定义X和y变量
X = grades_data[['score1', 'score2', 'score3', 'IQ']]
y = grades_data['pass']
# 实例化和拟合Logistic回归模型
log_reg = LogisticRegression()
log_reg.fit(X, y)
```
这就完成了您的要求,我希望这能对您有所帮助。