학생이 합격할지 예측하기
이전 연습 문제에서는 공부 시간과 시험 결과 데이터에 맞는 로지스틱 회귀 모델의 매개변수를 계산했어요.
이 매개변수를 사용하면 공부 시간에 따라 학생의 성과를 예측할 수 있어요. model.predict()를 사용해 로지스틱 회귀를 기반으로 결과를 얻어 보세요.
편의를 위해 sklearn.linear_model에서 LogisticRegression이, 그리고 numpy는 np로 이미 임포트되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 확률 기초
연습 안내
- 공부 시간이 10, 11, 12, 13, 14일 때 시험 결과를 예측할 수 있도록 해당 값들로 배열을 만드세요.
model.predict()를 사용해 모델의 예측 결과를 얻고, 그 결과를 출력하세요.model.predict_proba()를 사용해 공부 시간 11시간일 때 시험에 합격할 확률을 구하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Specify values to predict
hours_of_study_test = [[____], [____], [____], [____], [____]]
# Pass values to predict
predicted_outcomes = model.____(____)
print(predicted_outcomes)
# Set value in array
value = np.asarray(11).reshape(-1,1)
# Probability of passing the test with 11 hours of study
print("Probability of passing test ", model.____(value)[:,1])