在这个数据驱动的时代，面临着海量的数据问题。数据科学家、统计学家和大数据分析师的角色变得越来越重要。正如前英国高级公务员、经济学家Gus O’Donnell所言：“相信基于证据的分析。”数据本身并不足以做出预测，需要对数据进行清洗、分析、可视化、测试和训练。
在这篇文章中，将探讨一种名为回归的监督学习算法。回归算法包括线性回归、多元回归和逻辑回归等子类别。今天将重点讨论逻辑回归。
回归分析是一种统计学概念，用于衡量一个变量（例如输出）的平均值与其他变量值之间的关系。逻辑回归是一种数学模型，用于根据先前的数据估计事件发生的概率。逻辑回归处理的是二元数据，即事件要么发生（1），要么不发生（0）。
将使用一个关于心脏病的数据集来进行分析。首先，需要导入模型创建中将使用的库，并添加.csv文件的路径来导入数据集。添加数据后，使用dataframe.head()命令打印数据集的前五行。
# Python代码示例
import pandas as pd
# 导入数据集
dataset = pd.read_csv('path_to_your_dataset.csv')
print(dataset.head())
在开始任何游戏之前，必须了解细节和规则。同样，在处理数据之前，必须了解其细节和规则，以便预测模型。现在知道了所有列，让看看这些属性的数据类型，以及每列中存在多少空值。
# 检查空值和数据类型
print(dataset.isnull().sum())
print(dataset.dtypes)
在这个游戏中，将使用这些属性中的数据来预测心脏病患者的情况。认为教育对了解一个人的健康重要吗？当然不是！对吧？因此，将删除该列。此外，一些列中存在许多缺失值，因此将删除这些列，因为即使没有这些列，也可以进行预测。
# 删除不必要的列
data = dataset.drop(['education', 'BPMeds', 'totChol', 'BMI', 'glucose', 'heartRate'], axis='columns')
print(data.head())
注意到“Cigsperday”这一列了吗？不认为它将有助于预测吗？是的！这一列非常重要。但是如何处理这些缺失值呢？当打牌时，如果缺少一两张牌，会怎么做？使用王牌代替那些牌，对吧？因此，将用平均值替换这些缺失值。
# 处理缺失值
cigarettes = data['cigsPerDay']
cig_mean = cigarettes.mean()
data['cigsPerDay'] = cigarettes.fillna(cig_mean)
观察最后一列，有1或0的值。这使数据成为标记数据。那么，什么是自变量和因变量呢？
# 定义自变量和因变量
X = data.iloc[:, [1, 3]].values
y = data.iloc[:, 15].values
print(X[:5, :])
print(y[:5])
现在是时候测试和训练数据了！将使用sklearn库中的train_test_split函数来训练和测试数据。
# 训练和测试数据
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=0)
print(X_train[:5], '\n', y_train[:5], '\n', X_test[:5], '\n', y_test[:5])
# 创建逻辑回归分类器
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
classifier = LogisticRegression(random_state=0)
classifier.fit(X_train, y_train)
y_pred = classifier.predict(X_test)
# 拟合数据并打印分数
X = data[['male', 'age', 'currentSmoker', 'cigsPerDay', 'prevalentStroke', 'prevalentHyp', 'diabetes', 'sysBP', 'diaBP']]
y = data['TenYearCHD']
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
score = model.score(X_test, y_test)
print("模型分数：", score)