机器学习逻辑回归案例 ——居民出行选择行为

居民出行选择行为可以被视为一个分类问题，其中特征包括年龄、性别、收入、出行目的、出行时间、出行距离等。在这里，我们可以使用逻辑回归模型进行预测。

我们可以先收集一些相关数据，然后将其分为训练集和测试集。接着，我们可以使用 Python 中的 Scikit-learn 库来构建逻辑回归模型。具体步骤如下：

1. 首先，我们需要导入所需的库：

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

2. 然后，我们需要加载数据并进行预处理：

data = pd.read_csv('travel_behavior.csv')
data = data.dropna() # 删除缺失值
data = pd.get_dummies(data, columns=['purpose', 'time']) # 将分类变量转换为哑变量
X = data.drop(['choice'], axis=1)
y = data['choice']

这里，我们使用了 Pandas 库加载数据，并删除了任何包含缺失值的行。然后，我们使用 `get_dummies()` 函数将分类变量转换为哑变量。最后，我们将特征（`X`）和标签（`y`）分开。

3. 接着，我们将数据分为训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

这里，我们使用了 `train_test_split()` 函数来将数据分为训练集和测试集。我们选择了 20% 的数据作为测试集，而其余的数据则用于训练模型。

4. 然后，我们可以使用逻辑回归模型进行训练：

model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

这里，我们使用了 Scikit-learn 库中的 `LogisticRegression()` 类来构建逻辑回归模型，并使用 `fit()` 方法将模型拟合到训练数据上。

5. 最后，我们可以使用测试集来评估模型的准确性：

y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

这里，我们使用 `predict()` 方法来预测测试集中的标签，并使用 `accuracy_score()` 函数来计算模型的准确性。

通过以上步骤，我们就可以构建一个简单的逻辑回归模型，用于预测居民出行选择行为。