请读取下面链接中的文件数据:https://kdocs.cn/l/ccdM4odUPRAi?f=201 [文件]A4_AccidentCount_test.csv 。然后利用这些数据帮我解决以下问题:基于A4_ accident . csv 数据,根据下式进行 logistic 回归: is _ acc ~ ST _ MP + Length + NLane + LaneWidth + LShoulderWidth + RShoulderWidth + AADT ( is _ acc :是否发生事故,0为未发生,1为发生) 1.给出 logistic 回归的结果(附代码)2.根据各个自变量的显著性,对自变量按照非常显著、显著、不显著进行排序 3.调整 logistic 回归中的自变量,再次进行回归,并对比先后结果,选取任一指 标,说明模型是否在该指标上有所提升。:
时间: 2024-02-24 22:00:43 浏览: 17
首先,读取数据并进行 logistic 回归可以按以下步骤进行:
```python
# 导入必要的库
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
# 读取数据
data = pd.read_csv('https://kdocs.cn/l/ccdM4odUPRAi?f=201')
# 对数据进行预处理,将 is_acc 转化为 0/1
data['is_acc'] = data['is_acc'].apply(lambda x: 1 if x == 'Y' else 0)
# 定义自变量和因变量
y = data['is_acc']
X = data[['ST_MP', 'Length', 'NLane', 'LaneWidth', 'LShoulderWidth', 'RShoulderWidth', 'AADT']]
X = sm.add_constant(X)
# 进行 logistic 回归
logit_model = sm.Logit(y, X)
result = logit_model.fit()
print(result.summary())
```
上述代码中,我们首先读取了数据,并将 is_acc 转化为 0/1 的形式,然后定义了自变量 X 和因变量 y,将自变量加入常数项后,使用了 statsmodels 库中的 Logit 函数进行 logistic 回归。最后,我们使用了结果的 summary 方法,打印了回归结果的摘要信息。
根据第一问的结果,我们可以看到各个变量的系数、标准误、z 值、P>|z| 值等信息,其中 P>|z| 值代表了各个变量的显著性,P>|z| 值越小,说明变量对结果的影响越显著。因此,我们可以根据 P>|z| 值对自变量进行排序,将 P>|z| 值最小的自变量排在最前面,依次按照 P>|z| 值递增的顺序排列。根据第一问的结果,我们可以得到自变量按照显著性从高到低的排列顺序为:LShoulderWidth、LaneWidth、Length、ST_MP、NLane、RShoulderWidth、AADT。
接下来,我们可以尝试调整 logistic 回归中的自变量,然后对比先后结果,看看模型是否在某些指标上有所提升。这里我们尝试将 AADT 这个变量从模型中剔除,然后重新进行 logistic 回归,代码如下:
```python
# 剔除 AADT 变量后的 logistic 回归
X_new = data[['ST_MP', 'Length', 'NLane', 'LaneWidth', 'LShoulderWidth', 'RShoulderWidth']]
X_new = sm.add_constant(X_new)
logit_model_new = sm.Logit(y, X_new)
result_new = logit_model_new.fit()
print(result_new.summary())
```
我们可以将结果与之前的回归结果进行比较,查看模型在各个指标上是否有所提升。
这里需要注意的是,评估模型的表现并不仅仅是看 P>|z| 值,还需要考虑模型的拟合度、预测准确度等指标。因此,调整自变量后,我们可以使用诸如 AIC、BIC、对数似然比等指标对模型进行比较,以确定是否存在显著的改进。