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Régression logistique pour des images

Dans cet exercice, vous allez entraîner un modèle de régression logistique sur un jeu de données de cancer du sein issu de l’exercice précédent et évaluer sa précision.

Les objets X_train, X_test, y_train et y_test que vous avez créés précédemment sont disponibles dans votre espace de travail, ainsi que sklearn et pandas sous pd. LogisticRegression est accessible via sklearn.linear_model.

Cet exercice fait partie du cours

Prédire le CTR avec le Machine Learning en Python

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Instructions

  • Créez un classifieur de régression logistique.
  • Ajustez le classifieur sur les données d’entraînement pour produire des prédictions sur les données de test.
  • Affectez les totaux des prédictions correctes et incorrectes, entre les cibles d’entraînement et de test, à num_right et num_wrong respectivement.
  • Calculez la précision à partir de num_right et num_wrong en utilisant sum().

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Create and fit a logistic regression classifier
clf = ____().____(X_train, y_train)

# Predict labels
y_pred = clf.____(X_test) 

# Get number of right and wrong predictions
num_right = (y_test == y_pred).____()
num_wrong = (y_test != y_pred).____()

# Compute and print accuracy
accuracy = 1.0 * num_right / (____ + ____)
print(accuracy)
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