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연습 문제

두 번째 토이 모델

이 연습 문제에서는 이미지 데이터셋에 대해 로지스틱 회귀를 사용해 또 다른 분류기를 만들어 보겠습니다. 각 이미지는 0부터 9까지의 숫자 중 하나를 나타냅니다. 목표는 각 이미지를 숫자로 분류하는 것입니다. 예를 들어 7인지 9인지 판별하는 식입니다. 사용되는 특성은 이미지를 구성하는 0~16 범위의 특정 픽셀 값입니다. 정확도를 손으로 계산하는 대신, sklearn의 accuracy_score()를 사용해 모델의 정확도를 평가합니다.

샘플 이미지 데이터는 image_data로 로드되어 있으며, sklearn과 pandas는 pd로 제공됩니다. LogisticRegression은 sklearn.linear_model에서 사용할 수 있습니다.

지침

100 XP
  • 학습/테스트 데이터를 분할할 인덱스를 정하기 위해 X의 행 수를 구하세요.
  • 로지스틱 회귀 분류기를 생성하세요.
  • 분류기로 예측 값을 만든 뒤, sklearn.metrics의 accuracy_score()로 정확도를 평가하세요.