逻辑斯蒂回顾判定运动状态，对已有的数据集需要做数据集切分，逻辑回归建模，预测，使用混淆矩阵和ROC进行模型评价，使用发生比解释各个参量对模型的影响 给出python代码

逻辑斯谛回归（Logistic Regression）是一种常用的分类算法，用于二分类问题。在运动状态的预测任务中，首先你需要对数据集进行预处理，包括特征选择、缺失值处理和数据标准化等。接着，我们将数据集划分为训练集和测试集：

from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd

# 假设df是你的数据集
data = pd.read_csv('your_dataset.csv') # 替换为实际文件路径
X = data.drop('target_column', axis=1)  # 特征变量
y = data['target_column']  # 目标变量

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

接下来，我们可以使用`sklearn`库中的`LogisticRegression`进行建模：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import confusion_matrix, roc_auc_score, classification_report

model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

为了评估模型性能，我们计算混淆矩阵、ROC曲线下的面积(AUC)以及生成分类报告：

cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
roc_auc = roc_auc_score(y_test, y_pred)
report = classification_report(y_test, y_pred)

print("Confusion Matrix:")
print(cm)
print(f"ROC AUC Score: {roc_auc}")
print("Classification Report:")
print(report)

最后，通过`logit`函数（也称作似然比），你可以看到每个特征（系数）对模型决策的影响，这通常会以正负值表示对概率增加或减少的影响。但是，Python的`LogisticRegression`本身并不直接提供`logit`，你可以通过其他工具如`statsmodels`或`pandas`的`expm1`来近似查看：

import statsmodels.api as sm
import numpy as np

# 获取系数
coefficients = pd.Series(model.coef_[0], index=X.columns)
odds_ratios = np.exp(coefficients)
z_scores = coefficients / np.std(X_train, ddof=1) * np.sqrt(len(X_train))

print("Odds Ratios and Z-Scores:")
print(odds_ratios)
print(z_scores)