Python中的逻辑回归模型代码

简介：
本段代码展示如何使用Python实现逻辑回归模型，涵盖数据预处理、模型训练及评估过程，适用于机器学习初学者实践。 逻辑回归分析是一种广义的线性回归模型，在数据挖掘、疾病自动诊断及经济预测等领域广泛应用。例如，在探讨引发疾病的危险因素并根据这些因素预测患病概率方面具有重要作用。以胃癌为例，研究可以包括两组人群：一组为胃癌患者，另一组为非胃癌者。这两组群体在体征和生活方式等方面可能存在差异。 因此，因变量定义是否患有胃癌（值为“是”或“否”），而自变量则可能涵盖年龄、性别、饮食习惯以及幽门螺旋杆菌感染等多种因素。这些自变量既可以表现为连续数据也可以表示分类信息。通过逻辑回归分析，可以确定各个风险因素的权重，并据此判断哪些因素更可能是胃癌的风险因子。 同时，根据得出的权值还可以预测个体患癌症的概率。