使用python写一个关于使用Logistic回归估计马疝的代码

### 回答1：
好的，下面是使用Python实现使用Logistic回归估计马疝的代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
data = pd.read_csv('horse.csv')

# 数据预处理
data = data.replace('?', np.nan)
data = data.drop(['hospital_number'], axis=1)
data[['surgery', 'age', 'temp_of_extremities', 'peripheral_pulse', 'mucous_membrane', 
      'capillary_refill_time', 'pain', 'peristalsis', 'abdominal_distention', 
      'nasogastric_tube', 'nasogastric_reflux', 'rectal_exam_feces', 
      'abdomen', 'outcome']] = data[['surgery', 'age', 'temp_of_extremities', 
                                     'peripheral_pulse', 'mucous_membrane', 
                                     'capillary_refill_time', 'pain', 'peristalsis', 
                                     'abdominal_distention', 'nasogastric_tube', 
                                     'nasogastric_reflux', 'rectal_exam_feces', 
                                     'abdomen', 'outcome']].fillna(data.mode().iloc[0])

# 特征选择
X = data.drop(['surgery'], axis=1)
y = data['surgery']

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = lr.predict(X_test)

# 评估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

这里使用了sklearn库中的LogisticRegression类来实现Logistic回归。先将数据集加载进来进行预处理，然后选择特征，接着将数据集划分为训练集和测试集，最后使用训练集训练模型并对测试集进行预测。最后评估模型的性能并输出准确率。需要注意的是，这里的数据集是使用UCI的马疝数据集，需要下载并存放在当前目录下才能正常运行。

### 回答2：
以下是一个使用Python编写的关于使用逻辑回归估计马疝症的代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取马疝症数据集
data = pd.read_csv('horse_data.csv', header=None)

# 数据预处理
data = data.replace('?', np.nan)  # 将问号替换为NaN
data = data.dropna()  # 删除包含缺失值的行

# 将数据集分为特征和标签
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 将类标签转换为二进制形式（1代表患有马疝症，0代表健康）
y = np.where(y == '2', 0, 1)

# 实例化逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 拟合模型
model.fit(X, y)

# 预测
y_pred = model.predict(X)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y, y_pred)

print("模型准确率：", accuracy)

这个代码示例使用逻辑回归模型对马疝症数据集进行了拟合和预测。首先，我们读取马疝症数据集并进行了一些数据预处理，例如替换缺失值和将类标签转换为二进制形式。然后，我们使用`sklearn`库中的`LogisticRegression`类实例化了一个逻辑回归模型，并使用`fit`方法拟合训练集。接下来，我们使用训练好的模型对训练集进行预测，并使用`accuracy_score`方法计算准确率。最后，打印出模型的准确率。

注意：上述代码示例中的`horse_data.csv`是一个包含马疝症数据集的CSV文件。你需要将代码中的文件路径更改为你实际保存数据集的路径。

### 回答3：
下面是一个使用Python编写的关于使用Logistic回归估计马疝的代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取马疝数据集
data = pd.read_csv('horse_data.csv', header=None)
# 筛选需要的特征列和标签列
features = data[[0, 1, 3, 4, 5, 6, 10, 22]]
labels = data[23]

# 数据预处理
# 将标记 "?" 替换为 NaN
features.replace('?', float('nan'), inplace=True)
# 使用平均值填充缺失值
features.fillna(features.mean(), inplace=True)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并拟合模型
model = LogisticRegression()
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_pred)

print("预测准确率：", accuracy)

该代码首先导入必要的库，然后使用pandas读取马疝数据集。接着选择我们所需的特征列和标签列。将标记 "?" 替换为NaN，然后使用特征列的均值来填充缺失值。然后划分数据集为训练集和测试集。创建Logistic回归模型并在训练集上进行拟合。最后，在测试集上进行预测并计算准确率。