逻辑回归模型评分python代码

以下是逻辑回归模型评分的Python代码：

# 导入必要的库
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 定义训练集和测试集
X_train = ...
y_train = ...
X_test = ...
y_test = ...

# 创建逻辑回归模型并训练
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = lr.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

其中，X_train和y_train是训练集的特征和标签，X_test和y_test是测试集的特征和标签。使用LogisticRegression()创建逻辑回归模型，然后使用fit()方法训练模型。接下来，使用predict()方法对测试集进行预测，然后使用accuracy_score()函数计算准确率。最后，输出准确率即可。

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python 逻辑回归评分卡代码

以下是一个基于逻辑回归模型的信用评分卡的Python代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 准备特征变量和目标变量
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']

# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 拟合模型
model.fit(X, y)

# 获取模型的系数和截距
coef = model.coef_
intercept = model.intercept_

# 制定信用评分规则
score = coef * 10
score = score.round()

# 输出信用评分规则
print("信用评分规则：")
for i in range(len(X.columns)):
    print(X.columns[i], ":", score[0][i])

该代码使用了pandas库来读取数据，并使用sklearn库中的LogisticRegression类来创建逻辑回归模型。然后，通过拟合模型，可以获取模型的系数和截距。根据逻辑回归模型的系数，将其乘以10并四舍五入，得到信用评分规则。最后，输出每个特征变量对应的评分。

对问题四建一个逻辑回归模型 给出全部代码

为了解决问题四，即构建一个用于预测金融违规洗钱交易的模型，我们可以选择使用逻辑回归作为基础算法。下面提供了一个简化版的Python示例代码，假设您已经有了处理好的数据集，并且已经安装了必要的库如`pandas`, `numpy`, `sklearn`等：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# 假设 df 是您的DataFrame 数据框，其中包含了所有必要的列
# 这里我们简单地列举了一些可能用到的特征列名称
features = ['交易金额', '洗钱风险评分', '交易类型', '交易日期', 
            '货币来源', '涉及的空壳公司数量']
target = '是否违规'

# 将非数值类型的特征转化为数字编码
for feature in features:
    if df[feature].dtype == 'object':
        df[feature] = pd.Categorical(df[feature])
        df[feature] = df[feature].cat.codes

X = df[features]
y = df[target]

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建逻辑回归模型实例
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
predictions = model.predict(X_test)

# 打印准确度和其他分类报告
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, predictions))
print(classification_report(y_test, predictions))

请注意，在实际应用此脚本之前，您需要针对具体的数据预处理步骤进行调整，比如特征工程以更好地提取有用的信息，异常值处理等等。此外，上述代码仅适用于二元分类任务；如果实际情况更复杂，则需相应修改模型设置。