Logistic预测人口数据代码

以下是使用Logistic回归模型预测人口数据的Python代码示例：

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

# 读取数据集
data = pd.read_csv('population_data.csv')

# 筛选特征和目标变量
X = data[['year', 'gdp', 'education']].values
y = data['population'].values

# 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)

# 定义Logistic回归模型
model = LogisticRegression()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

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

# 计算准确率
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)
print('Accuracy:', accuracy)

其中，数据集`population_data.csv`应包含年份、GDP、教育水平和人口四列数据。`train_test_split`函数用于将数据集划分为训练集和测试集，`LogisticRegression`用于定义Logistic回归模型并拟合数据。最后，计算预测准确率并输出结果。