1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Předpovídání CTR pomocí Machine Learning v Pythonu
Connected

cvičení

Druhý ukázkový model

V tomto cvičení sestavíš další klasifikátor pomocí logistické regrese na datové sadě obrázků. Každý obrázek představuje číslo od 0 do 9. Cílem je zařadit každý obrázek do správné číselné kategorie – například 7 nebo 9. Jako příznaky se používají konkrétní hodnoty pixelů v rozsahu 0–16, ze kterých se obrázek skládá. Místo ručního vyhodnocování přesnosti použiješ funkci accuracy_score() ze sklearn.

Ukázková obrazová data jsou načtena jako image_data spolu se sklearn a pandas jako pd. LogisticRegression je dostupná přes sklearn.linear_model.

Pokyny

100 XP
  • Zjisti počet řádků X, abys určil/a index pro rozdělení dat na trénovací a testovací část.
  • Vytvoř klasifikátor logistické regrese.
  • Vygeneruj předpovědi pomocí klasifikátoru a vyhodnoť přesnost modelu pomocí accuracy_score() ze sklearn.metrics.