Regressão logística
Vamos passar para regressão logística. Você vai trabalhar novamente com o mesmo conjunto de dados weather, mas o objetivo agora é prever se vai chover amanhã. Já criamos para você os conjuntos de treino e teste. Suas variáveis independentes são as features Humidity9am e Humidity3pm.
Também vale observar que o conjunto de dados já foi normalizado para garantir que possamos interpretar os coeficientes depois. É sempre bom mencionar isso na sua entrevista ao falar sobre regressão para inferência.
Este exercício faz parte do curso
Praticando perguntas de entrevista de Estatística em Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# Create and fit your model
clf = ____
clf.fit(____, ____)