用python写基于logistic回归的公司财务预警研究的论文

好的，以下是一份基于 logistic 回归的公司财务预警研究的 Python 代码示例，供您参考：

首先，需要导入所需的库：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

接着，读取数据集并进行预处理：

# 读取数据集
data = pd.read_csv('financial_data.csv')

# 将财务指标字段和风险标志字段分割出来
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

# 将风险标志字段中的 "高风险" 和 "低风险" 分别用 1 和 0 替代，便于后续处理
y = np.where(y == '高风险', 1, 0)

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

然后，使用 logistic 回归模型进行训练和预测：

# 创建 logistic 回归模型
lr = LogisticRegression()

# 在训练集上拟合模型
lr.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = lr.predict(X_test)

最后，可以计算模型的准确率并输出：

# 计算模型的准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

# 输出模型的准确率
print('Accuracy: {:.2f}%'.format(accuracy * 100))

以上是一个简单的 logistic 回归模型的代码示例，您可以根据您的需求进行修改和扩展。同时，还需要注意模型的特征选择和调参等问题，这些也是影响模型效果的重要因素。