Chà, việc dự đoán khả năng trả nợ tín dụng bằng hồi quy logistic nghe có vẻ nghiêm túc và khô khan, nhưng nếu bạn coi nó như là một cuộc hẹn với dữ liệu, thì mỗi dòng code lại mở ra một giai đoạn mới trong mối quan hệ hấp dẫn này! Cùng "flirt" một chút với Python và hồi quy logistic, sau đó ghé trituenhantao.io để "hẹn hò" thêm nhiều thứ thú vị nào.

Đây là ví dụ về cách bạn có thể "tỏ tình" với hồi quy logistic trong Python để dự đoán khả năng trả nợ tín dụng:

# Nhập các thư viện cần thiết để tỏ tình... ehm, code
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix

# Đọc dữ liệu tình yêu... ờm, ý tôi là dữ liệu tín dụng
credit_data = pd.read_csv('du_lieu_tin_dung.csv')

# Chắt lọc những đặc trưng hấp dẫn, ví dụ: thu nhập, số nợ hiện tại, lịch sử tín dụng...
X = credit_data[['thu_nhap', 'so_no', 'lich_su_tin_dung']]
y = credit_data['kha_nang_tra_no']

# Chia dữ liệu để có những cuộc hẹn gặp gỡ và những cuộc hẹn xa cách
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# Rồi đây, mô hình hồi quy logistic là chiếc vòng tay ôm lấy dữ liệu của chúng ta
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# Dự đoán kết quả như làm thế nào để có một cuộc hẹn hoàn hảo
predictions = model.predict(X_test)

# Và chắc chắn bạn không muốn bỏ qua cái nhìn tổng quan về mối quan hệ này...
print(confusion_matrix(y_test, predictions))
print(classification_report(y_test, predictions))

# Đừng quên "giữ liên lạc" và xem lại mức độ phù hợp là bao nhiêu
score = model.score(X_test, y_test)
print(f"Độ chính xác của mô hình: {score * 100:.2f}%")

Nhớ thay 'du_lieu_tin_dung.csv' bằng tên file dữ liệu thực của bạn nhé. Code này như là chiếc chìa khóa mở cánh cửa trái tim dữ liệu của bạn, nhưng còn nhiều "cuộc hẹn" tại trituenhantao.io đang chờ bạn đấy! Hãy để trí tuệ nhân tạo thắp sáng những ý tưởng "tình yêu" và sáng tạo trong bạn. 😉