ロジスティック回帰モデルの構築
このエクササイズでは、diabetes_df データセットのすべての特徴量を使って、ロジスティック回帰モデルを構築しましょう。このモデルを使って、テストセットの各個人が糖尿病と診断される確率を予測します。
diabetes_df データセットはすでに X_train、X_test、y_train、y_test に分割されており、事前に読み込まれています。
この演習はコースの一部です
scikit-learn による教師あり学習
演習の手順
LogisticRegressionをインポートしてください。- ロジスティック回帰モデル
logregをインスタンス化してください。 - 訓練データにモデルをフィットさせてください。
- テストセットの各個人が糖尿病と診断される確率を予測し、陽性の確率の配列を
y_pred_probsとして格納してください。
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
____
# Instantiate the model
logreg = ____
# Fit the model
____
# Predict probabilities
y_pred_probs = logreg.____(____)[____, ____]
print(y_pred_probs[:10])