基于Logistic回归模型评估企业还款能力代码

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发表于 2024-6-20 17:35 |只看该作者 |倒序浏览

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Logistic回归模型是一种用于处理分类问题的统计学习模型，通常用于预测二分类问题的概率。与线性回归不同，Logistic回归通过使用Logistic函数将输出限制在0到1之间，表示分类的概率。在评估企业还款能力的情况下，可以将还款能力划分为两类，比如"高风险"和"低风险"，然后利用已知数据集对Logistic回归模型进行训练，学习分类边界，最终用于预测新企业的还款能力类别。评估操作包括数据准备（特征选择、数据清洗）、模型训练（拟合Logistic回归模型）、模型评估（计算准确率、精确度、召回率等指标）以及预测新数据的还款能力类别。通过Logistic回归模型评估企业还款能力，可以帮助风险评估和决策制定。