शुरू करेंमुफ़्त में शुरू करें

लॉजिस्टिक रिग्रेशन

पिछले अभ्यास के डेटा का उपयोग करके, अब आप एक मशीन लर्निंग मॉडल ट्रेन करेंगे.

बेस्ट प्रैक्टिस के अनुसार, डेटा अब X_train के रूप में उपलब्ध है, जबकि लेबल y_train के रूप में लोड किए गए हैं. डेटा का एक सबसेट X_test के रूप में भी उपलब्ध है. आप इस अध्याय में आगे सीखेंगे कि इन वैरिएबल्स को सही तरीके से कैसे बनाया जाता है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में IoT डेटा का विश्लेषण

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • sklearn.linear_model से LogisticRegression इम्पोर्ट करें.
  • मॉडल को logreg के रूप में इनिशियलाइज़ करें.
  • मॉडल को X_train और लेबल y_train पर फिट करें.
  • X_test का उपयोग करके कुछ क्लासेस प्रेडिक्ट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Import LogisticRegression
from ____ import ____

# Initialize the model
logreg = ____

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

# Predict classes
print(____.____(____))
कोड संपादित करें और चलाएँ