多元回归分析python

Python可以使用多种库来进行logistic回归分析，其中比较常用的是scikit-learn和statsmodels。

使用scikit-learn进行logistic回归分析的步骤如下：

1. 导入库和数据

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

data = pd.read_csv('data.csv')

2. 准备数据

X = data[['feature1', 'feature2', ...]]
y = data['target']

3. 拟合模型

model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

4. 预测

y_pred = model.predict(X)

使用statsmodels进行logistic回归分析的步骤如下：

1. 导入库和数据

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

data = pd.read_csv('data.csv')

2. 准备数据

X = data[['feature1', 'feature2', ...]]
y = data['target']

3. 拟合模型

X = sm.add_constant(X)
model = sm.Logit(y, X)
result = model.fit()

4. 预测

y_pred = result.predict(X)