利用逻辑回归框架计算倾向得分

要利用逻辑回归框架计算倾向得分，通常使用以下步骤：

1. 准备数据：首先，需要准备包含因变量和自变量的数据集。因变量通常是二分类（例如，是否购买某个产品），自变量是一组特征（例如，年龄、性别、收入等）。

2. 数据预处理：对数据进行必要的预处理步骤，例如缺失值处理、特征缩放、哑变量编码等。

3. 拟合逻辑回归模型：使用 statsmodels.api 或其他适当的库，拟合一个逻辑回归模型。在拟合模型时，将因变量设置为二分类变量，并选择适当的自变量。

4. 得分计算：利用拟合的逻辑回归模型，对新样本进行预测，并计算其倾向得分。倾向得分是指样本属于某一类别（例如购买）的概率值，可以通过调用模型对象的 predict_proba 方法得到。

下面是一个示例代码片段，展示如何利用 statsmodels.api 进行倾向得分计算：

import statsmodels.api as sm
import numpy as np

# 准备数据
X = np.array([[age1, gender1, income1], [age2, gender2, income2], ...])  # 自变量矩阵
y = np.array([0, 1, ...])  # 因变量向量

# 数据预处理（如果需要）

# 添加截距列（常数列）
X = sm.add_constant(X)

# 拟合逻辑回归模型
logit_model = sm.Logit(y, X)
result = logit_model.fit()

# 计算倾向得分
new_sample = np.array([[new_age, new_gender, new_income]])  # 新样本的自变量
new_sample = sm.add_constant(new_sample)
propensity_score = result.predict(new_sample)  # 倾向得分

print(propensity_score)

注意，以上代码仅为示例，实际使用中需要根据具体场景进行适当的调整和修改。