如何在patsy矩阵上进行sm.Logit回归？

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from patsy import dmatrices

# 假设我们有一个名为df的DataFrame，包含自变量和因变量
df = pd.DataFrame({'x1': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'x2': [0, 1, 0, 1, 0],
                   'y': [0, 0, 1, 1, 1]})

# 使用patsy的dmatrices函数创建patsy矩阵和因变量矩阵
y, X = dmatrices('y ~ x1 + x2', data=df, return_type='dataframe')

# 使用statsmodels的Logit函数进行回归分析
model = sm.Logit(y, X)
result = model.fit()

# 打印回归结果摘要
print(result.summary())