主要介绍了Python基于Logistic回归建模计算某银行在降低贷款拖欠率的数据,结合实例形式分析了Python基于逻辑回归模型的数值运算相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

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