로지스틱 회귀 모델 구축하기
이번 실습 문제에서는 diabetes_df 데이터세트의 모든 특성을 사용하여 로지스틱 회귀 모델을 구축해 볼 것입니다. 이 모델은 테스트 세트의 개인이 당뇨병 진단을 받을 확률을 예측하는 데 사용됩니다.
diabetes_df 데이터세트는 X_train, X_test, y_train, y_test로 분할되어 미리 로드되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
scikit-learn으로 배우는 지도 학습
연습 안내
LogisticRegression을 가져오세요.- 로지스틱 회귀 모델
logreg를 인스턴스화하세요. - 모델을 학습 데이터에 학습시키세요.
- 테스트 세트의 각 개인이 당뇨병 진단을 받을 확률을 예측하고, 양성 확률 배열을
y_pred_probs로 저장하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Import LogisticRegression
____
# Instantiate the model
logreg = ____
# Fit the model
____
# Predict probabilities
y_pred_probs = logreg.____(____)[____, ____]
print(y_pred_probs[:10])