Python基于Logistic回归建模计算某银行在降低贷款拖欠率的数据示例
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\bank
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