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
IoT-Daten in Python analysieren
Anleitung zur Übung
- Importiere
LogisticRegressionaussklearn.linear_model. - Initialisiere das Modell als
logreg. - Passe das Modell mit den Labels
y_trainanX_trainan. - Sage einige Klassen mit
X_testvoraus.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Import LogisticRegression
from ____ import ____
# Initialize the model
logreg = ____
# Fit the model
____.____(____, ____)
# Predict classes
print(____.____(____))