python statsmodels logit.fit（），拟合问题

Question

我对这个问题只有一个非常基本的了解。对于我的数据，我只想通过逻辑回归拟合曲线（y是二进制0/1，x是-5到+5）。当我使用statsmodels时，我会得到很好的结果和精彩的摘要。

 logit = statsmodels.api.Logit(z['HIT'],z[Indicator])  
 result = logit.fit()  
 ax.plot(np.sort(z[train_cols])*(-1),result.predict()[np.argsort(z[train_cols])],c = 'red', linewidth =2)

我的问题是S曲线/拟合根本没有移位或压缩（抱歉我不知道正确的术语）。它总是被迫通过（0.5,0），这不应该是这种情况，因为这会弄乱结果。如果有人能帮助我，那就太好了。