Python中的Logistic回归-案例分析

考虑到一家银行找你开发一个机器学习应用程序，以帮助他们识别那些会在他们那里开定期存款（有些银行也叫定期存款）的潜在客户。该银行定期通过电话或网络表格的方式进行调查，以收集潜在客户的信息。该调查具有普遍性，调查对象非常多，其中许多人可能对与该银行交易不感兴趣。在其余的人中，只有少数人可能对开设定期存款感兴趣。其他人可能对该银行提供的其他设施感兴趣。因此，调查不一定是为了识别开立定期存款的客户。你的任务是要从银行将与你分享的大量调查数据中找出所有那些有高概率开设TD的客户。

幸运的是，对于那些有志于开发机器学习模型的人来说，有这样一种数据是公开可用的。这个数据是由加州大学欧文分校的一些学生用外部资金准备的。该数据库作为 UCI机器学习资源库 的一部分，被世界各地的学生、教育工作者和研究人员广泛使用。这些数据可以从这里 下载。

在接下来的章节中，让我们现在使用相同的数据进行应用开发。