用逻辑回归模型分析销售数据python代码

好的，以下是用逻辑回归模型分析销售数据的 Python 代码示例：

# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取销售数据
sales_data = pd.read_csv('sales_data.csv')

# 划分自变量和因变量
X = sales_data.iloc[:, :-1]
y = sales_data.iloc[:, -1]

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 建立逻辑回归模型
lr_model = LogisticRegression()

# 模型训练
lr_model.fit(X_train, y_train)

# 模型预测
y_pred = lr_model.predict(X_test)

# 计算模型准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('模型准确率为：', accuracy)

其中，sales_data.csv 是包含销售数据的 CSV 文件，X 表示自变量，y 表示因变量（即销售量），train_test_split 函数用于划分训练集和测试集，LogisticRegression 函数用于建立逻辑回归模型，fit 函数用于模型训练，predict 函数用于模型预测，accuracy_score 函数用于计算模型准确率。