本文实例讲述了Python基于Logistic回归建模计算某银行在降低贷款拖欠率的数据。分享给大家供大家参考，具体如下：
一、Logistic回归模型：
二、Logistic回归建模步骤
1.根据分析目的设置指标变量（因变量和自变量），根据收集到的数据进行筛选
2.用ln(p/1-p)和自变量x1...xp列出线性回归方程，估计出模型中的回归系数
3.进行模型检验。模型有效性检验的函数有很多，比如正确率、混淆矩阵、ROC曲线、KS值
4.模型应用。
三、对某银行在降低贷款拖欠率的数据进行建模
源代码为：
import pandas as pd filename=r'..\data\bankloan.xls' #导入数据路径 data=pd.read_excel(filename) #读取该excel文件 x=data.iloc[:,:8].as_matrix() #选取数据集中0-7行的数据，形成一个矩阵 y=data.iloc[:,8].as_matrix() from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR from sklearn.linear_model import RandomizedLogisticRegression as RLR rlr=RLR() rlr.fit(x,y) #训练模型 rlr.get_support() #获取特征筛选结果 print(u'通过逻辑回归模型筛选特征结束。') print(u'有效特征为：%s'%','.join(data.columns[rlr.get_support()])) x=data[data.columns[rlr.get_support()]].as_matrix() #筛选好的特征 lr=LR() lr.fit(x,y) print(u'逻辑回归模型训练结束') print(u'模型的平均正确率：%s'%lr.score(x,y))
机器运行结果报错：
IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0; dimension is 9 but corresponding boolean dimension is 8
解决办法：建立一个新的矩阵data2，去掉最后一行，使维数匹配。
修改后代码如下：
import pandas as pd filename=r'..\data\bankloan.xls' data=pd.read_excel(filename) 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() rlr.fit(x,y) rlr.get_support() print(u'通过逻辑回归模型筛选特征结束。') data2=data.drop(u'违约',1) print(u'有效特征为：%s'%','.join(data2.columns[rlr.get_support()])) x=data[data2.columns[rlr.get_support()]].as_matrix() lr=LR() lr.fit(x,y) print(u'逻辑回归模型训练结束') print(u'模型的平均正确率：%s'%lr.score(x,y))
机器运行结果：
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
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《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。