logistic预测人口 python

Logistic回归是一种用于二分类问题的统计模型，也可以用来预测概率。在Python中，我们可以使用scikit-learn库来进行logistic回归分析，特别是预测人口增长等现象。以下是使用Python进行logistic回归的基本步骤：

1. 导入所需库：

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

2. 加载数据集并预处理：

# 假设data.csv是一个包含人口特征和对应结果的数据文件
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.drop('population_growth', axis=1) # 特征
y = data['population_growth'] # 目标变量

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. 预测新数据：

predictions = model.predict(X_test)

6. 评估模型性能：

accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
conf_mat = confusion_matrix(y_test, predictions)
print("Accuracy:", accuracy)