请解释这段代码：import statsmodels.api as sm data_final_list=data_final data_final_list['y'] = data_final_list['y'].apply(lambda x: 1 if x == 'yes' else 0) print(data_final['y'].unique) X_final=data_final_list[cols] y_final=data_final_list['y'] logit_model=sm.Logit(y_final,X_final) logit_model.raise_on_perfect_prediction = False result=logit_model.fit() print(result.summary().as_text)

这段代码使用了Python的statsmodels库来拟合逻辑回归模型，并输出结果摘要。具体解释如下：

1. 导入statsmodels库，缩写为sm。

2. 将数据集data_final赋值给变量data_final_list。

3. 将data_final_list中的'y'列转换为二元变量，即将'yes'转换为1，'no'转换为0，并保存到data_final_list['y']中。

4. 打印data_final['y']列中的唯一值，即输出'yes'和'no'。

5. 将特征变量的列名保存在列表cols中，将X_final赋值为data_final_list中的cols列。

6. 将目标变量y_final赋值为data_final_list中的'y'列。

7. 创建一个Logit对象logit_model，其中第一个参数为目标变量y_final，第二个参数为特征变量X_final。

8. 关闭因为数据完美预测而引发异常的选项。

9. 调用fit()方法拟合模型，并将结果保存在result中。

10. 调用result.summary().as_text()方法输出模型的摘要信息，包括模型系数、标准误、z值、p值等。