statsmodels拟合逻辑回归

Statsmodels是一个Python库，提供了用于统计建模和计量经济学的功能。它也包含了拟合逻辑回归模型的功能。

通过使用Statsmodels库中的Logit类可以拟合逻辑回归模型。逻辑回归模型适用于对二元结果变量进行建模，例如判断某个事件发生的概率。可以使用该模型来探索自变量与因变量之间的关系。

在逻辑回归模型中，自变量与因变量之间的关系由系数表示。这些系数是以对数标度给出的。对于具有一个变量的基本逻辑回归模型，可以使用Logit类进行拟合。而对于具有三个协变量的逻辑回归模型，也可以使用Logit类进行拟合。通过对系数进行指数运算，可以将其转换为赔率的形式。

因此，通过使用Statsmodels库中的Logit类，您可以拟合逻辑回归模型，并获得事件的概率或赔率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [使用Logistic回归进行统计分析和Python Statsmodels中的预测](https://blog.csdn.net/weixin_26713521/article/details/108134303)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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