python构建二元logit模型

在Python中构建二元logit模型的方法是使用广义线性模型（Generalized Linear Model，GLM）函数。在给定的引用中，使用了`glm`函数来构建二元logit模型。

引用\[1\]中的代码示例展示了如何使用`glm`函数构建二元logit模型。在这个例子中，使用了`iris`数据集，并将`Species`作为因变量，`Sepal.Length`、`Sepal.Width`、`Petal.Length`和`Petal.Width`作为自变量。模型的family参数设置为binomial，表示使用二元logit模型。通过`coef(summary(model.1))`可以获取模型的系数估计值、标准误差、z值和p值。

引用\[3\]中的代码示例展示了使用`glm`函数构建二元logit模型的另一种方式，其中没有指定family参数，默认使用的是logistic模型。

在构建二元logit模型后，可以使用不同的方法来解释模型结果。引用\[2\]中的代码示例展示了一种解释模型结果的方法。通过计算各个变量对时间发生比的影响，可以得到各个变量的估计值、置信区间和优势比（OR）。此外，还可以计算各个变量的边际效应。

因此，要在Python中构建二元logit模型，可以使用`glm`函数，并根据需要解释模型结果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [stats | 广义线性模型（三）——二元Logistic模型和Probit模型](https://blog.csdn.net/weixin_54000907/article/details/117720125)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [二元分类问题搭建逻辑回归模型](https://blog.csdn.net/weiyi99999/article/details/80564473)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]