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ロジスティックモデルを当てはめる

特定のテストにおける勉強時間と成績の関係を調べている大学から、各学生の勉強時間と合否を含むデータセットが提供されました。今後の成績を予測するモデルの作成を依頼されています。

データは hours_of_study と outcomes という変数に用意されています。これらのデータを使って LogisticRegression モデルを学習させてください。numpy は便宜上 np としてインポート済みです。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶ確率の基礎

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演習の手順

  • sklearn.linear_model から LogisticRegression をインポートします。
  • LogisticRegression(C=1e9) を使ってモデルを作成します。
  • データを model.fit() メソッドに渡します。
  • 各パラメータ用の変数を作成し、モデルから値を代入して、パラメータ beta1 と beta0 を出力します。

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 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(____, ____)
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