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Logistische Regression

Mit den Daten aus der vorherigen Übung trainierst du jetzt ein Machine-Learning-Modell.

Nach Best Practices liegen die Daten als X_train vor, während die Labels als y_train geladen wurden. Ein Teil der Daten ist außerdem als X_test verfügbar. Später in diesem Kapitel lernst du, wie du diese Variablen korrekt erstellst.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>IoT-Daten in Python analysieren</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Importiere LogisticRegression aus sklearn.linear_model.
  • Initialisiere das Modell als logreg.
  • Passe das Modell mit den Labels y_train an X_train an.
  • Sage einige Klassen mit X_test voraus.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Import LogisticRegression
from ____ import ____

# Initialize the model
logreg = ____

# Fit the model
____.____(____, ____)

# Predict classes
print(____.____(____))
Code bearbeiten und ausführen