Mulai sekarangMulai gratis

Memprediksi apakah siswa akan lulus

Pada latihan sebelumnya Anda menghitung parameter model regresi logistik yang sesuai dengan data jam belajar dan hasil ujian.

Dengan parameter tersebut Anda dapat memprediksi performa siswa berdasarkan jam belajarnya. Gunakan model.predict() untuk mendapatkan hasil berdasarkan regresi logistik.

Untuk memudahkan Anda, LogisticRegression telah diimpor dari sklearn.linear_model dan numpy telah diimpor sebagai np.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Dasar-Dasar Probabilitas di Python

Lihat Kursus

Instruksi latihan

  • Buat array dengan nilai 10, 11, 12, 13, dan 14 untuk memprediksi hasil ujian berdasarkan jumlah jam belajar tersebut.
  • Gunakan model.predict() untuk mendapatkan hasil dari model, dan cetak hasilnya.
  • Gunakan model.predict_proba() untuk mendapatkan probabilitas lulus ujian dengan 11 jam belajar.

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# Specify values to predict
hours_of_study_test = [[____], [____], [____], [____], [____]]

# Pass values to predict
predicted_outcomes = model.____(____)
print(predicted_outcomes)

# Set value in array
value = np.asarray(11).reshape(-1,1)
# Probability of passing the test with 11 hours of study
print("Probability of passing test ", model.____(value)[:,1])
Edit dan Jalankan Kode