दोनों टेस्ट पास करना
अपने आप को किसी विश्वविद्यालय के छात्र की जगह रखिए। आपके दो अलग-अलग विषयों में टेस्ट आने वाले हैं और पढ़ाई के लिए समय कम पड़ रहा है। आप जानना चाहते हैं कि दोनों टेस्ट पास करने की संभावना अधिकतम करने के लिए प्रत्येक विषय को कितना समय दें। सौभाग्य से, आपके पास उपयोग करने के लिए डेटा मौजूद है।
विषय A के लिए, आपने model_A में पहले ही एक लॉजिस्टिक मॉडल फिट किया है, और विषय B के लिए model_B में मॉडल फिट किया है। साथ ही sklearn.linear_model से LogisticRegression और numpy को np नाम से प्रीलोड किया गया है, और लॉजिस्टिक फंक्शन के इनवर्स expit() को scipy.special से आपके लिए इम्पोर्ट किया गया है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Probability की बुनियाद
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Specify values to predict
hours_of_study_test_A = [[____], [____], [____], [____], [____]]
# Pass values to predict
predicted_outcomes_A = model_A.predict(____)
print(predicted_outcomes_A)
# Specify values to predict
hours_of_study_test_B = [[____], [____], [____], [____]]
# Pass values to predict
predicted_outcomes_B = model_B.____(____)
print(predicted_outcomes_B)