Aan de slagBegin gratis

Logistic Regression

Met de data uit de vorige oefening ga je nu een Machine learning-model trainen.

Volgens best practices is de data beschikbaar als X_train, terwijl de labels zijn geladen als y_train. Een subset van de data is ook beschikbaar als X_test. Later in dit hoofdstuk leer je hoe je deze variabelen op de juiste manier aanmaakt.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

IoT-gegevens analyseren in Python

Bekijk cursus

Oefeninstructies

  • Importeer LogisticRegression uit sklearn.linear_model.
  • Initialiseer het model als logreg.
  • Fit het model op X_train met de labels y_train.
  • Voorspel enkele klassen met X_test.

Interactieve oefening met praktijkervaring

Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.

# Import LogisticRegression
from ____ import ____

# Initialize the model
logreg = ____

# Fit the model
____.____(____, ____)

# Predict classes
print(____.____(____))
Code bewerken en uitvoeren