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Logistic regression मॉडल बनाना

इस अभ्यास में, आप diabetes_df डेटासेट की सभी फीचर्स का उपयोग करके एक logistic regression मॉडल बनाएँगे. यह मॉडल टेस्ट सेट में मौजूद व्यक्तियों के diabetes diagnosis होने की probability प्रेडिक्ट करने के लिए उपयोग होगा.

diabetes_df डेटासेट को X_train, X_test, y_train, और y_test में बाँटा जा चुका है और आपके लिए प्रीलोड किया गया है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

scikit-learn के साथ Supervised Learning

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • LogisticRegression import करें.
  • एक logistic regression मॉडल logreg के नाम से instantiate करें.
  • मॉडल को training डेटा पर fit करें.
  • टेस्ट सेट के प्रत्येक व्यक्ति में diabetes diagnosis होने की probabilities प्रेडिक्ट करें, और positive probabilities की array को y_pred_probs के रूप में स्टोर करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Import LogisticRegression
____

# Instantiate the model
logreg = ____

# Fit the model
____

# Predict probabilities
y_pred_probs = logreg.____(____)[____, ____]

print(y_pred_probs[:10])
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