如何在patsy矩阵上进行sm.Logit回归？

在patsy矩阵上进行sm.Logit回归，可以通过以下步骤实现：

导入所需的库和模块：

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from patsy import dmatrices

准备数据集：

# 假设我们有一个名为df的DataFrame，包含自变量和因变量
df = pd.DataFrame({'x1': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'x2': [0, 1, 0, 1, 0],
                   'y': [0, 0, 1, 1, 1]})

创建patsy矩阵和因变量矩阵：

# 使用patsy的dmatrices函数创建patsy矩阵和因变量矩阵
y, X = dmatrices('y ~ x1 + x2', data=df, return_type='dataframe')

进行Logit回归：

# 使用statsmodels的Logit函数进行回归分析
model = sm.Logit(y, X)
result = model.fit()

查看回归结果：

# 打印回归结果摘要
print(result.summary())

在上述步骤中，我们首先导入了所需的库和模块，然后准备了一个包含自变量和因变量的数据集。接下来，使用patsy的dmatrices函数创建了patsy矩阵和因变量矩阵，其中自变量使用公式形式表示。最后，使用statsmodels的Logit函数进行回归分析，并通过调用fit方法拟合模型。最后，我们可以打印回归结果的摘要，以获取有关回归系数、拟合优度等的信息。

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