Дано: DataFrame `clients` с колонками age, income (тыс. руб.), credit_score, approved (0/1 -- одобрен ли кредит). Реализуйте логистическую регрессию вручную через численную минимизацию функции потерь. Получите: 1. Коэффициенты модели (по стандартизованным признакам) 2. Accuracy на обучающих данных 3. Marginal effects (dP/dx = beta × p × (1-p) при средних значениях) Loss = -mean(y × log(sigmoid(Xb)) + (1-y) × log(1-sigmoid(Xb))). Сохраните dict {"coefficients": {...}, "accuracy":..., "marginal_effects": {...}} (округлённые до 4 знаков) в `result`.
logistic_regression marginal_effects classification statistics