2つのテストに両方合格するには
あなたは大学生です。異なる科目でテストが2つ控えているのに、勉強時間が足りません。両方のテストに合格する確率を最大化するために、それぞれの科目にどれだけ時間を割くべきか知りたいところです。幸い、使えるデータがあります。
科目Aについては、すでに model_A にロジスティックモデルを当てはめており、科目Bについては model_B にモデルを当てはめています。sklearn.linear_model から LogisticRegression、numpy を np として事前に読み込み済みで、さらにロジスティック関数の逆関数である expit() も scipy.special からインポートされています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ確率の基礎
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。
# 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)