构建logistic回归模型预测企业违约概率的详细代码

好的，以下是一个简单的 logistic 回归模型预测企业违约概率的 Python 代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report

# 读取数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 数据预处理
X = data.iloc[:, :-1]  # 特征
y = data.iloc[:, -1]   # 标签

# 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 logistic 回归模型
model = LogisticRegression()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型
print(confusion_matrix(y_test, y_pred))
print(classification_report(y_test, y_pred))

其中，数据应该是一个 CSV 文件，包含了一些企业的特征和是否违约的标签。在代码中，首先我们使用 Pandas 库读取数据，然后进行数据预处理，将特征和标签分开。接着，我们使用 `train_test_split` 函数将数据划分为训练集和测试集。然后，我们创建了一个 logistic 回归模型，并使用 `fit` 函数拟合模型。最后，我们使用模型对测试集进行预测，并使用 `confusion_matrix` 和 `classification_report` 函数评估模型的性能。