建立关于x1,x2 和x1x2 的 Logistic 回归方程.

时间: 2024-02-22 11:01:51 浏览: 205
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。
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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。

python代码解决问题:生物学家希望了解种子的发芽数是否受水分及是否加盖的影响, 为此, 在加盖与不 加盖两种情 况下对不同水分分别观察 100 粒种子是否发芽, 记录发芽数, 相应数据列在表 中. 要求: (1) 建立x1,x2关于x1x2 和 的 Logistic 回归方程. (2) 分别求加盖与不加盖的情况下发芽率为50% 的水分. (3) 在水分值为 6 的条件下, 分别估计加盖与不加盖的情况下发芽与不发芽的概率之比值 (发芽的赔率), 估计加盖对不加盖发芽的赔率比

下面是 Python 代码解决该问题: ```python import pandas as pd from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 读入数据 data = pd.read_excel('data.xlsx') # 构造特征矩阵和标签向量 X = data[['水分', '加盖']] y = data['发芽数'] # 建立逻辑回归模型 model = LogisticRegression() model.fit(X, y) # 输出模型系数 print('模型系数:', model.coef_) # 求加盖与不加盖的情况下发芽率为50%的水分 x1 = (0.5 - model.intercept_ - model.coef_[0][1]) / model.coef_[0][0] x2 = (0.5 - model.intercept_) / model.coef_[0][0] print('加盖情况下发芽率为50%的水分:', x1) print('不加盖情况下发芽率为50%的水分:', x2) # 在水分值为6的条件下,分别估计加盖与不加盖的情况下发芽与不发芽的概率之比值 x = [[6, 1], [6, 0]] odds_ratio = [model.predict_proba([x[i]])[0][1] / model.predict_proba([x[i]])[0][0] for i in range(2)] print('加盖情况下发芽的赔率:', odds_ratio[0]) print('不加盖情况下发芽的赔率:', odds_ratio[1]) print('加盖对不加盖发芽的赔率比:', odds_ratio[0] / odds_ratio[1]) ``` 注:假设数据文件名为 data.xlsx,其中包含三列数据:水分、加盖、发芽数。第一列为水分值,第二列为加盖情况(1表示加盖,0表示不加盖),第三列为发芽数。

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