利用对数几率回归编程

对数几率回归（Logistic Regression），也称为逻辑回归，是一种广泛用于二分类问题的统计模型。它通过将线性回归模型的结果转换为概率形式，来预测事件发生的可能性。在编程中，通常会用到一些机器学习库，如Python的Scikit-learn库，来进行对数几率回归。

以下是利用Scikit-learn进行对数几率回归的基本步骤：

1. 导入必要的库：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

2. 准备数据集，包括特征（X）和标签（y）：

X = ... # 特征矩阵
y = ... # 标签数组，包含0或1（二进制）

3. 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)

4. 创建并训练模型：

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

5. 预测和评估性能：

predictions = model.predict(X_test)
accuracy = model.score(X_test, y_test) # 计算准确率

6. 可能还会使用`predict_proba()`方法获取每个样本属于正类别的概率，例如：

probs = model.predict_proba(X_test)