モデルの学習と予測

前の演習で、学習用データとテストデータの前処理が完了しました。特徴量エンジニアリングをモデリングワークフローに組み込んだので、通信データに含まれるすべての説明変数を活用できるようになりました！

次のステップは、ロジスティック回帰モデルを学習し、新たに前処理したテストデータに対して予測を行うことです。

前処理済みの学習データとテストデータである telecom_training_prep と telecom_test_prep、およびモデルオブジェクト logistic_model は、すでにセッションに読み込まれています。