Logistic Regression
이전 연습 문제의 데이터를 사용해 이제 Machine learning 모델을 학습해 보겠습니다.
모범 사례에 따라, 특징 데이터는 X_train에, 레이블은 y_train에 로드되어 있어요.
데이터의 일부는 X_test로도 제공됩니다. 이 변수들을 올바르게 만드는 방법은 이 장의 뒷부분에서 배우게 됩니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 IoT 데이터 분석하기
연습 안내
sklearn.linear_model에서LogisticRegression을 임포트하세요.- 모델을
logreg로 초기화하세요. X_train과 레이블y_train으로 모델을 학습시키세요.X_test를 사용해 클래스를 예측하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Import LogisticRegression
from ____ import ____
# Initialize the model
logreg = ____
# Fit the model
____.____(____, ____)
# Predict classes
print(____.____(____))