创建逻辑回归“预测变量（目标变量）”的最佳方法

在创建逻辑回归模型之前，我们首先需要准备数据集，并将数据集分为预测变量（自变量）和目标变量（因变量）。下面是一个使用Python的代码示例，演示了如何创建逻辑回归模型。

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 分割预测变量和目标变量
X = data.drop('target_variable', axis=1)  # 预测变量
y = data['target_variable']  # 目标变量

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 在训练集上拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率:", accuracy)

在这个示例中，我们首先使用pandas库中的read_csv()函数读取数据集。然后，我们使用drop()函数将目标变量从预测变量中分离出来。接下来，我们使用train_test_split()函数将数据集划分为训练集和测试集。然后，我们创建一个逻辑回归模型，并使用fit()函数在训练集上进行拟合。最后，我们使用predict()函数在测试集上进行预测，并使用accuracy_score()函数计算准确率。

请注意，以上只是一个简单的示例，实际情况可能会有所不同，具体取决于您的数据集和问题。您可能还需要进行特征工程、数据清洗和其他数据预处理步骤，以及进行模型评估和调优。