Вот пример выполнения множественной логистической регрессии с использованием библиотеки Python scikit-learn:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report
# Assuming you have your data stored in X (independent variables) and y (dependent variable)
# Splitting the data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Creating and fitting the logistic regression model
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# Predicting the target variable for the test set
y_pred = model.predict(X_test)
# Evaluating the model
print(classification_report(y_test, y_pred))

Этот код разделяет данные на наборы для обучения и тестирования с помощью функции train_test_splitиз scikit-learn. Затем он создает модель логистической регрессии с помощью LogisticReprofit()и адаптирует ее к обучающим данным. Затем модель используется для прогнозирования целевой переменной для тестового набора (X_test), а производительность модели оценивается с помощью функции classification_report.