python代码建立关于x1,x2 和x1x2 的 Logistic 回归方程.

下面是一个使用Python的scikit-learn库来建立x1、x2和x1x2对y的影响关系的逻辑回归模型的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 创建一个样本数据集，包含两个特征（x1和x2）和一个二元目标变量（y）
X = np.array([[1, 2, 1], [2, 1, 0], [3, 4, 1], [4, 3, 0]])
y = np.array([1, 0, 1, 0])

# 实例化一个逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 使用样本数据拟合模型
model.fit(X, y)

# 查看模型系数
print(model.intercept_, model.coef_)

这个代码使用一个包含4个样本和3个特征的数据集来实例化并拟合一个逻辑回归模型。其中，第一个特征是x1，第二个特征是x2，第三个特征是x1x2。模型拟合后，我们可以使用intercept_和coef_属性来查看模型的系数。其中，intercept_是截距，coef_是特征的系数。

相关问题

python代码解决问题：生物学家希望了解种子的发芽数是否受水分及是否加盖的影响, 为此, 在加盖与不 加盖两种情 况下对不同水分分别观察 100 粒种子是否发芽, 记录发芽数, 相应数据列在表 中. 要求: (1) 建立x1,x2关于x1x2 和 的 Logistic 回归方程. (2) 分别求加盖与不加盖的情况下发芽率为50% 的水分. (3) 在水分值为 6 的条件下, 分别估计加盖与不加盖的情况下发芽与不发芽的概率之比值 (发芽的赔率), 估计加盖对不加盖发芽的赔率比

下面是 Python 代码解决该问题：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 读入数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 构造特征矩阵和标签向量
X = data[['水分', '加盖']]
y = data['发芽数']

# 建立逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

# 输出模型系数
print('模型系数：', model.coef_)

# 求加盖与不加盖的情况下发芽率为50%的水分
x1 = (0.5 - model.intercept_ - model.coef_[0][1]) / model.coef_[0][0]
x2 = (0.5 - model.intercept_) / model.coef_[0][0]
print('加盖情况下发芽率为50%的水分：', x1)
print('不加盖情况下发芽率为50%的水分：', x2)

# 在水分值为6的条件下，分别估计加盖与不加盖的情况下发芽与不发芽的概率之比值
x = [[6, 1], [6, 0]]
odds_ratio = [model.predict_proba([x[i]])[0][1] / model.predict_proba([x[i]])[0][0] for i in range(2)]
print('加盖情况下发芽的赔率：', odds_ratio[0])
print('不加盖情况下发芽的赔率：', odds_ratio[1])
print('加盖对不加盖发芽的赔率比：', odds_ratio[0] / odds_ratio[1])

注：假设数据文件名为 data.xlsx，其中包含三列数据：水分、加盖、发芽数。第一列为水分值，第二列为加盖情况（1表示加盖，0表示不加盖），第三列为发芽数。

利用python给出代码使用 Logistic 回归来建立破产特征变量的回归方程，其中X1=未分配利润，X2=支付利息后的利润 X3=销售额，y=0表示企业两年后破产，y=1表示企业2年后具备还款能力，

下面是使用Python实现Logistic回归建立破产特征变量的回归方程的代码：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 加载数据
data = pd.read_csv("bankruptcy.csv")

# 提取特征变量和目标变量
X = data[['未分配利润', '支付利息后的利润', '销售额']]
y = data['破产'].astype(int)

# 建立Logistic回归模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

# 打印回归系数和截距
print("回归系数：", model.coef_)
print("截距：", model.intercept_)

其中，`bankruptcy.csv`是包含特征变量和目标变量的数据文件，可以使用Pandas库中的`read_csv`函数加载数据。然后，使用`astype`函数将目标变量转换为整数类型。接下来，使用`LogisticRegression`类建立Logistic回归模型，并使用`fit`方法拟合模型。最后，使用`coef_`和`intercept_`属性分别打印回归系数和截距。