用python编写对数几率回归实现空气质量预测的代码

好的，以下是一个简单的对数几率回归实现空气质量预测的 Python 代码：

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

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

# 特征选择
features = ['temperature', 'humidity', 'wind_speed']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[features], data['air_quality'], test_size=0.3)

# 训练模型
clf = LogisticRegression()
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = clf.predict(X_test)

# 输出准确率
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)
print('Accuracy: {:.2f}%'.format(accuracy * 100))

需要注意的是，这里的 `air_quality.csv` 文件应该是包含了温度、湿度、风速和空气质量等数据的文件，具体格式需要根据实际情况进行调整。同时，还需要根据实际情况选择合适的特征和调整训练集和测试集的比例。