哑变量与逻辑回归

哑变量与逻辑回归

数据

部分数据：

admit,gre,gpa,rank
0,380,3.61,3
1,660,3.67,3
1,800,4,1
1,640,3.19,4
0,520,2.93,4
1,760,3,2
1,560,2.98,1
0,400,3.08,2
1,540,3.39,3
0,700,3.92,2
0,800,4,4
0,440,3.22,1
1,760,4,1
0,700,3.08,2
1,700,4,1

导入库

• numpy: Python的语言扩展，定义了数字的数组和矩阵

• pandas: 直接处理和操作数据的主要package

• statsmodels: 统计和计量经济学的package，包含了用于参数评估和统计测试的实用工具

• pylab: 用于生成统计图

# 导入库
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from matplotlib import pyplot as plt 
import numpy as np

读入数据
辨别不同的因素对研究生录取的影响。

数据集中的前三列可作为预测变量(predictorvariables)：gpa/gre分数/rank表示本科生母校的声望。第四列admit则是二分类目标变量(binary targetvariable)，它表明考生最终是否被录用。

#读入数据：
df = pd.read_csv('../测试数据/python/binary.csv')

打印前5行

# 打印前5行
df.head()

输出：

  admit	gre	gpa	rank
0	0	380	3.61	3
1	1	660	3.67	3
2	1	800	4.00	1
3	1	640	3.19	4
4	0	520	2.93	4

重命名字段

# rank重命名为prestige
df.columns = ['admit', 'gre', 'gpa', 'prestige']
df.columns

输出：

Index(['admit', 'gre', 'gpa', 'prestige'], dtype='object')

查看统计信息

我们可以使用pandas的函数describe来给出数据的摘要

# 统计摘要以及查看数据
print('统计摘要:')
df.describe()

输出：

		admit		gre			gpa			prestige
count	400.000000	400.000000	400.000000	400.00000
mean	0.317500	587.700000	3.389900	2.48500
std	0.466087	115.516536	0.380567	0.94446
min	0.000000	220.000000	2.260000	1.00000
25%	0.000000	520.000000	3.130000	2.00000
50%	0.000000	580.000000	3.395000	2.00000
75%	1.000000	660.000000	3.670000	3.00000
max	1.000000	800.000000	4.000000	4.00000

查看每一列的标准差

# 查看每一列的标准差
print('标准差:')
df.std()

输出：

admit         0.466087
gre         115.516536
gpa           0.380567
prestige      0.944460
dtype: float64

频率表，表示prestinge与admin的值相应的数量关系