logit模型python代码
时间: 2024-04-14 20:23:38 浏览: 38
logit模型是一种用于二分类问题的统计模型,它可以用来预测一个事件发生的概率。在Python中,可以使用scikit-learn库来实现logit模型。下面是一个简单的logit模型的Python代码示例:
```python
# 导入所需的库
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 准备数据集
X = [[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]] # 特征矩阵
y = [0, 0, 1, 1] # 目标变量
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建logit模型对象
model = LogisticRegression()
# 在训练集上训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y)
print("准确率:", accuracy)
```
这段代码首先导入了需要的库,然后准备了一个简单的数据集,包括特征矩阵X和目变量y。接着使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集。然后创建了一个LogisticRegression对象,并使用训练集对模型进行训练。最后使用测试集进行预测,并计算了准确率。
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