두 시험 모두 합격하기
대학생 입장에서 상황을 생각해 봅시다. 서로 다른 과목의 시험 두 개가 곧 있는데, 공부할 시간이 부족해지고 있어요. 두 시험을 모두 합격할 확률을 최대화하려면 각 과목에 얼마만큼의 시간을 공부해야 할지 알고 싶습니다. 다행히 활용할 수 있는 데이터가 있어요.
과목 A에 대해서는 이미 model_A로 로지스틱 모델을 적합했고, 과목 B에 대해서는 model_B로 모델을 적합했습니다. 또한 sklearn.linear_model의 LogisticRegression과 numpy는 np로 미리 로드되어 있으며, 로지스틱 함수의 역함수인 expit()도 scipy.special에서 가져와져 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 확률 기초
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Specify values to predict
hours_of_study_test_A = [[____], [____], [____], [____], [____]]
# Pass values to predict
predicted_outcomes_A = model_A.predict(____)
print(predicted_outcomes_A)
# Specify values to predict
hours_of_study_test_B = [[____], [____], [____], [____]]
# Pass values to predict
predicted_outcomes_B = model_B.____(____)
print(predicted_outcomes_B)