《Python數據分析與挖掘實戰》邏輯迴歸建立

一、邏輯迴歸模型建立

import pandas as pd
data=pd.read_excel(r'F:\BaiduNetdiskDownload\chapter5\demo\data\bankloan.xls')
x=data.iloc[:,:8].as_matrix()
y=data.iloc[:,8].as_matrix()

from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR
from sklearn.linear_model import RandomizedLogisticRegression as RLR
rlr=RLR()#建立隨機邏輯迴歸模型，篩選變量
rlr.fit(x,y)
print('通過隨機邏輯迴歸模型篩選特徵結束')
print('有效特徵:%s' % ','.join(data.columns[rlr.get_support()]))
x=data[data.columns[rlr.get_support()]].as_matrix()#篩選好特徵

lr=LR()#建立邏輯迴歸模型
lr.fit(x,y)
print('模型的平均正確率爲：%s' % lr.score(x,y))

結果展示：