ロジスティック回帰
前の演習で使用したデータを使って、ここでは機械学習モデルを訓練します。
推奨される手法に従い、データはすでに X_train として、ラベルは y_train として読み込まれています。
データの一部は X_test としても用意されています。これらの変数を正しく作成する方法は、この章の後半で学びます。
この演習はコースの一部です
Python による IoT データの分析
演習の手順
sklearn.linear_modelからLogisticRegressionをインポートします。- モデルを
logregとして初期化します。 X_trainとラベルy_trainを使ってモデルを学習させます。X_testを使っていくつかのクラスを予測します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Import LogisticRegression
from ____ import ____
# Initialize the model
logreg = ____
# Fit the model
____.____(____, ____)
# Predict classes
print(____.____(____))