调用sklearn库写一个多元logit参数估计代码 用python

以下是一个简单的例子，用于多元logit参数估计。在这个例子中，我们使用sklearn的LogisticRegression函数来拟合数据，并计算模型的系数。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import pandas as pd

# 导入数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 设定特征和目标变量
X = data[['feature1', 'feature2', 'feature3']]
y = data['target']

# 定义模型
model = LogisticRegression()

# 模型拟合
model.fit(X, y)

# 计算模型系数
coefficients = model.coef_

# 输出模型系数
print('Coefficients:', coefficients)

在上面的代码中，我们首先导入了pandas库以读取数据。然后我们定义了特征和目标变量。接下来，我们定义了一个LogisticRegression模型，并使用fit函数将其拟合到数据中。最后，我们使用model.coef_来计算模型的系数，在这个例子中，我们假设有三个特征：“feature1”，“feature2”和“feature3”。