请读取以下链接中的数据：https://kdocs.cn/l/ccdM4odUPRAi?f=201 [文件]A4_AccidentCount_test.csv ，并帮我解决以下问题：基于A4_ accident . csv 数据，根据下式进行 logistic 回归： is _ acc ~ ST _ MP + Length + NLane + LaneWidth + LShoulderWidth + RShoulderWidth + AADT ( is _ acc ：是否发生事故，0为未发生，1为发生） 1．给出 logistic 回归的结果（附代码）2.根据各个自变量的显著性，对自变量按照非常显著、显著、不显著进行排序 3.调整 logistic 回归中的自变量，再次进行回归，并对比先后结果，选取任一指 标，说明模型是否在该指标上有所提升。

好的，以下是针对您提出的问题的解答和建议：

1. 给出 logistic 回归的结果（附代码）

您可以使用Python中的sklearn库中的LogisticRegression模块进行logistic回归分析，代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 读取数据
data = pd.read_csv('A4_AccidentCount_test.csv')

# 数据预处理
# ...

# 定义自变量和因变量
X = data[['ST_MP', 'Length', 'NLane', 'LaneWidth', 'LShoulderWidth', 'RShoulderWidth', 'AADT']]
y = data['is_acc']

# 建立模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

# 输出模型结果
print('回归系数：', model.coef_)
print('截距：', model.intercept_)
print('准确率：', model.score(X, y))

2. 根据各个自变量的显著性，对自变量按照非常显著、显著、不显著进行排序

您可以使用Python中的statsmodels库中的Logit模块进行logistic回归分析，代码如下：

import statsmodels.api as sm

# 读取数据
data = pd.read_csv('A4_AccidentCount_test.csv')

# 数据预处理
# ...

# 定义自变量和因变量
X = data[['ST_MP', 'Length', 'NLane', 'LaneWidth', 'LShoulderWidth', 'RShoulderWidth', 'AADT']]
y = data['is_acc']

# 建立模型
X = sm.add_constant(X)
model = sm.Logit(y, X).fit()

# 输出模型结果
p_values = model.pvalues[1:]
p_values.sort_values(inplace=True)
print(p_values)

# 根据显著性排序
significant_vars = p_values[p_values<0.05]
highly_significant_vars = p_values[p_values<0.01]
insignificant_vars = p_values[p_values>=0.05]
print('非常显著的变量：', list(highly_significant_vars.index))
print('显著的变量：', list(significant_vars.index))
print('不显著的变量：', list(insignificant_vars.index))

其中，p_values是模型中各个自变量的显著性检验P值，根据P值的大小，可以将自变量按照非常显著、显著、不显著进行排序。

3. 调整 logistic 回归中的自变量，再次进行回归，并对比先后结果，选取任一指标，说明模型是否在该指标上有所提升。

您可以根据第2步中的结果，筛选出显著性较高的自变量，重新进行回归分析，比较模型的准确率和性能指标，以查看模型是否有所改善。例如，可以将后轮和前轮的宽度合并为一项，代码如下：

# 读取数据
data = pd.read_csv('A4_AccidentCount_test.csv')

# 数据预处理
# ...

# 定义自变量和因变量
X = data[['ST_MP', 'Length', 'NLane', 'LaneWidth', 'ShoulderWidth', 'AADT']]
y = data['is_acc']

# 建立模型
X = sm.add_constant(X)
model = sm.Logit(y, X).fit()

# 输出模型结果
print(model.summary())
print('准确率：', model.score(X, y))

比较两个模型的准确率和性能指标，以查看模型是否有所改善。