लॉजिस्टिक मॉडल फिट करना
किसी दिए गए टेस्ट में स्टडी आवर्स और परिणामों के संबंध का अध्ययन कर रही यूनिवर्सिटी ने आपको एक डेटासेट दिया है। इसमें छात्रों ने कितने घंटे पढ़ाई की और वे टेस्ट में फेल हुए या पास — यह दर्ज है, और आपसे भविष्य के प्रदर्शन की भविष्यवाणी करने के लिए एक मॉडल फिट करने को कहा गया है.
डेटा hours_of_study और outcomes वैरिएबल्स में दिया गया है। इस डेटा का उपयोग करके एक LogisticRegression मॉडल फिट करें। आपकी सुविधा के लिए numpy पहले से np नाम से इम्पोर्ट किया गया है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Probability की बुनियाद
अभ्यास निर्देश
sklearn.linear_modelसेLogisticRegressionइम्पोर्ट करें.LogisticRegression(C=1e9)का उपयोग करके मॉडल बनाएँ.model.fit()मेथड को डेटा पास करें.- प्रत्येक पैरामीटर के लिए वैरिएबल बनाएँ, मॉडल से मान असाइन करें, और पैरामीटर
beta1औरbeta0प्रिंट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Import LogisticRegression
from sklearn.linear_model import ____
# sklearn logistic model
model = ____(C=1e9)
model.____(____, ____)
# Get parameters
beta1 = model.coef_[0][0]
beta0 = model.intercept_[0]
# Print parameters
print(____, ____)