Model 성능
이제 이전 레슨에서 만든 모델을 테스트 데이터로 평가해 보겠습니다.
보지 못한 새로운 데이터로 평가하는 것은 중요합니다. 이렇게 해야 모델이 처음 보는 데이터를 얼마나 정확하게 예측하는지 확인할 수 있습니다.
필요한 모듈은 모두 import되어 있으며, 데이터는 각각 X_train, y_train, X_test, y_test로 제공됩니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 IoT 데이터 분석하기
연습 안내
LogisticRegression모델을 생성하세요.X_train과y_train으로 모델을 학습(fit)하세요.X_train과y_train으로 모델을 점수화(score)하세요.X_test와y_test로 모델을 점수화(score)하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Create LogisticRegression model
logreg = ____()
# Fit the model
logreg.____(____, ____)
# Score the model
print(logreg.____(____, ____))
print(____)