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  3. PythonでMachine Learningを使ってCTRを予測する
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演習

画像に対するロジスティック回帰

この演習では、前の演習で扱った乳がんデータセットに対してロジスティック回帰モデルを構築し、その精度を評価します。

前の演習で作成した X_train、X_test、y_train、y_test がワークスペースに用意されています。さらに、sklearn と pandas（pd として）も利用できます。LogisticRegression は sklearn.linear_model から利用できます。

指示

100 XP
  • ロジスティック回帰の分類器を作成します。
  • 学習データで分類器を学習させ、テストデータの予測を行います。
  • 学習用とテスト用のターゲット間で、正解と不正解の件数の合計をそれぞれ num_right と num_wrong に代入します。
  • sum() を使って、num_right と num_wrong から精度を計算します。