Logistic Regression

Usando los datos del ejercicio anterior, ahora vas a entrenar un modelo de Machine Learning.

Siguiendo las buenas prácticas, los datos están disponibles como X_train, mientras que las etiquetas se han cargado como y_train. También tienes un subconjunto de datos como X_test. Más adelante en este capítulo aprenderás a crear estas variables correctamente.

Este ejercicio forma parte del curso

Análisis de datos de IoT en Python

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Instrucciones del ejercicio

Importa LogisticRegression de sklearn.linear_model.
Inicializa el modelo como logreg.
Ajusta el modelo a X_train con las etiquetas y_train.
Predice algunas clases usando X_test.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Import LogisticRegression
from ____ import ____

# Initialize the model
logreg = ____

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

# Predict classes
print(____.____(____))

Editar y ejecutar código