Régression Logistique sous Python

Ce tutoriel fait suite à la série d'exercices corrigés de régression logistique sous R (TD 1 à TD 8). Il aurait pu constituer la 9ème séance des travaux dirigés où l'on ferait travailler les étudiants sous Python. J'aime bien alterner les logiciels dans ma pratique de l'enseignement. J'ai quand-même préféré le format tutoriel parce qu'il y a de nombreux commentaires à faire sur le mode opératoire  et les résultats des outils que nous utiliserons. Les librairies "statsmodels" et "scikit-learn" adoptent des points de vue très différents sur les mêmes traitements. Il est important de mettre en relation directe les thèmes et les commandes avec le cours rédigé disponible en ligne (voir références).

Enfin, ce document peut être vu comme le pendant pour la régression logistique de celui consacré à la régression linéaire disponible sur notre site ("Python - Econométrie avec StatsModels", septembre 2015).

Mots-clés : python, package statsmodels, package scikit-learn, log-vraisemblance, régression logistique, inférence statistique, évaluation du modèle en resubstitution et en test, courbe roc, critère auc
Didacticiel : Régression logistique avec statsmodels et scikit-learn
Données et code source Python : Infidélité
Références :
R. Rakotomalala, "Cours de régression logistique".