Regresión logística
Pasemos a la regresión logística. Volverás a trabajar con el mismo conjunto de datos weather, pero ahora el objetivo es predecir si lloverá mañana. Ya hemos creado por ti los conjuntos de entrenamiento y prueba. Tus variables dependientes son las características Humidity9am y Humidity3pm.
También conviene mencionar que el conjunto de datos ya ha sido normalizado para que más adelante podamos interpretar los coeficientes. Esto siempre es buena idea mencionarlo en una entrevista cuando hables de regresión para inferencia.
Este ejercicio forma parte del curso
Practicando preguntas de entrevistas de estadística en Python
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# Create and fit your model
clf = ____
clf.fit(____, ____)