2022福大数学建模赛题B题-多元 Logistic回归分类模型-附Python完整代码

题目：第3题，请根据附件 2 所提供的部分食物寒热属性（分为三类：性平、性温热、性凉寒），对附 件 1 中的食物进行分类，判断这些食物是属于性平、性温热或性凉寒中哪一类，并说明你分类 的合理性；

思路：如果食品寒热属性与其成分之间都是线性关系，那么可以考虑采用多元 Logistic回归
模型来分类，后续查看其模型预测准确率，若准确率高，则进一步进行线性检验，若较低。则采用BP神经网络模型，它适用于非线性映射关系，最后通过对比两个模型训练集的准确性来衡量其优劣性能。

多元逻辑回归模型介绍：

它可以划分 3个二元 logistic regression模型

对于二元 logistic regression，如食物是否寒性模型的数学公式如下：

通过sigmoid函数将线性的值映射到0-1之间，再离散化变为0和1。通过此方法可最后得到回归系数，这里的回归系数要用发生比率来解释。

我们最后计算得出模型的准确率为 60.14%，食物 K-S曲线示意图如下，KS值低于0.4，效果一般。

 代码如下：这里注意把附件二的文本放在txt文件上读取。

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as