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로지스틱 회귀 vs 분류 트리

분류 트리는 특성 공간을 직사각형 영역으로 나눕니다. 반면, 로지스틱 회귀 같은 선형 모델은 특성 공간을 두 개의 결정 영역으로 나누는 단 하나의 선형 결정 경계만을 만듭니다.

두 개의 학습된 분류기가 들어 있는 리스트를 받아, 각 분류기의 결정 영역을 그려주는 plot_labeled_decision_regions()라는 사용자 정의 함수를 준비해 두었습니다. 이 함수에 대해 더 알아보려면 셸에서 help(plot_labeled_decision_regions)를 입력하세요.

X_train, X_test, y_train, y_test, 이전 연습 문제에서 학습한 모델 dt, 그리고 함수 plot_labeled_decision_regions()가 작업 공간에 준비되어 있습니다.

คำแนะนำ

100 XP

  • sklearn.linear_model에서 LogisticRegression을 임포트하세요.

  • LogisticRegression 모델을 인스턴스화하여 logreg에 할당하세요.

  • 학습 세트에 logreg을(를) 학습(fit)하세요.

  • plot_labeled_decision_regions()가 생성한 그래프를 확인하세요.