为引进专业化人才, 葉单位组织了一次招聘考试, 考试成绩 (帮分) 四衣 3-5 所示 司根据这两门课的成纵决定是香录取该考试人员。 试使用理辑回归对样本数据进行分 类,并使用图形展示可视化结果。

在引入专业化人才的招聘过程中，使用理逻辑回归是一种常见的预测分析方法，可以评估考生的成绩是否达到录取标准。逻辑回归通常用于二分类问题，如判断一个人是否会被录用，这里可以根据考生的两门课程分数来建立模型。

首先，需要收集应聘者的考试成绩数据，包括每门课程的具体得分以及他们最终的录取结果。将数据集分为训练集和测试集，以便训练模型并在新数据上验证其性能。

1. 数据预处理：清洗数据，填充缺失值，如果必要的话标准化或归一化数值型数据，使其在同一尺度上便于模型训练。

2. 特征选择：确定影响录取概率的重要特征，例如平均分、单科最高分等。

3. 模型训练：使用训练数据拟合逻辑回归模型，Python库如sklearn中的LogisticRegression可以帮助完成这一过程。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 假设df是包含数据的DataFrame
X = df[['course1_score', 'course2_score']] # 输入特征
y = df['is_admitted'] # 输出变量，0表示未录取，1表示录取

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

4. 预测和评估：用测试集数据进行预测，并计算准确率、召回率、AUC值等指标来衡量模型的性能。

5. 结果可视化：使用matplotlib绘制决策边界或ROC曲线，帮助理解模型如何区分录取和未录取的考生。

   fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
   predict_proba = model.predict_proba(X_test)[:, 1] # 预测概率
   ax.scatter(X_test['course1_score'], X_test['course2_score'], c=predict_proba, cmap='coolwarm')
   ax.set_xlabel('Course 1 Score')
   ax.set_ylabel('Course 2 Score')
   ax.title.set_text('Decision Boundary using Logistic Regression')
   plt.show()