Logistic Regression
Usando os dados do exercício anterior, agora você vai treinar um modelo de Machine Learning.
Seguindo as boas práticas, os dados estão disponíveis como X_train, enquanto os rótulos foram carregados como y_train.
Um subconjunto dos dados também está disponível como X_test. Você vai aprender mais adiante neste capítulo como criar essas variáveis corretamente.
Este exercício faz parte do curso
Analisando Dados de IoT em Python
Instruções do exercício
- Importe
LogisticRegressiondesklearn.linear_model. - Inicialize o modelo como
logreg. - Ajuste o modelo a
X_traincom os rótulosy_train. - Faça previsões de algumas classes usando
X_test.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Import LogisticRegression
from ____ import ____
# Initialize the model
logreg = ____
# Fit the model
____.____(____, ____)
# Predict classes
print(____.____(____))