statsmodels库来实现多元逻辑回归

使用Statsmodels库来实现多元逻辑回归非常简单。以下是一个示例代码：

import statsmodels.api as sm
import numpy as np

# 准备训练数据
X = np.array([[1, 5, 3],
              [1, 2, 4],
              [1, 3, 5],
              [1, 4, 2]])
y = np.array([0, 1, 1, 0])

# 添加截距项
X = sm.add_constant(X)

# 创建模型并拟合数据
model = sm.Logit(y, X)
result = model.fit()

# 打印结果
print(result.summary())

在上面的代码中，我们首先准备了训练数据 `X` 和目标变量 `y`。然后，我们使用 `sm.add_constant()` 函数向 `X` 中添加一个截距项。接下来，我们创建了一个 `Logit` 模型，并使用训练数据拟合了模型。最后，我们打印了模型的摘要信息，包括系数、标准误差、p值等。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要更多的数据处理和模型调整步骤。希望这对你有所帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。