.企业到金融商业机构贷款，金融商业机构需要对企业进行评估。评估结果为口和1两种形式，0表示企业两年后破产，将拒绝贷款；1表示企业两年后具备还款能力，可以贷款。表5-6中，已知前20家企业的三项评价指标值和评估结果，试建文逻辑回归模型对剩余五家企业进行评估。使用python 解答

企业向金融商业机构申请贷款时，金融机构通常会通过一系列的定量和定性评估来决定是否给予信用支持。在这个案例中，我们要使用逻辑回归模型来进行风险预测，判断企业在两年后的偿还能力。逻辑回归是一种用于二分类问题的统计模型，它能给出一个连续的概率分数，然后转化为“0”（破产）或“1”（具备还款能力）的决策。

首先，我们需要导入必要的Python库，如pandas、numpy和sklearn。接着，我们可以按照以下步骤进行操作：

1. **数据预处理**:
- 使用pandas库读取并加载表5-6的数据。
- 确保所有缺失值已被填充或删除，因为逻辑回归需要完整的信息。

import pandas as pd
import numpy as np

# 假设data_df就是包含数据的DataFrame
data_df = pd.read_csv("table_5-6.csv") # 替换为实际文件路径

2. **特征工程**:
- 将评估结果（0或1）作为目标变量，其余的三项指标值可能是输入特征（X）。

target = data_df['评估结果'] # 目标变量
features = data_df.drop('评估结果', axis=1) # 输入特征

3. **数据划分**:
- 分割数据集为训练集和测试集，以便后续模型训练和验证。

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, target, test_size=0.2, random_state=42)

4. **建立模型**:
- 使用`LogisticRegression`模型，并对其进行训练。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

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

5. **预测未知企业**:
- 对剩下的五家企业的数据进行评估。

remaining_five = ... # 新的五家企业数据，类似上面的特征提取
prediction = model.predict(remaining_five)

6. **模型评估**:
- 可以使用准确率、精确率、召回率等指标评估模型性能。

from sklearn.metrics import classification_report

print(classification_report(y_test, model.predict(X_test)))