1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Machine Learning for Marketing in Python
Connected

cvičení

Logistická regrese s L1 regularizací

Teď spustíš model logistické regrese na škálovaných datech s L1 regularizací, která provede výběr příznaků zároveň s budováním modelu. Ve videu jsi viděl/a, jak různé hodnoty C ovlivňují skóre přesnosti i počet nenulových příznaků. V tomto cvičení nastavíš hodnotu C na 0.025.

Funkce LogisticRegression a accuracy_score z knihovny sklearn jsou už načtené. Škálované příznaky a cílové proměnné jsou k dispozici jako train_X, train_Y pro trénovací data a test_X, test_Y pro testovací data.

Pokyny

100 XP
  • Inicializuj logistickou regresi s L1 regularizací a hodnotou C rovnou 0.025.
  • Natrénuj model na trénovacích datech.
  • Predikuj hodnoty churn na testovacích datech.
  • Vypiš skóre přesnosti predikovaných labelů na testovacích datech.