Criação de um modelo de regressão logística
Neste exercício, você deve criar um modelo de regressão logística usando todas as variáveis independentes do conjunto de dados diabetes_df. O modelo será usado para prever a probabilidade de indivíduos do conjunto de testes receberem um diagnóstico de diabetes.
O conjunto de dados diabetes_df foi dividido em X_train, X_test, y_train e y_test e já foi pré-carregado para você.
Este exercício faz parte do curso
Aprendizado Supervisionado com o scikit-learn
Instruções de exercício
- Importe
LogisticRegression. - Instancie um modelo de regressão logística,
logreg. - Ajuste o modelo aos dados de treinamento.
- Preveja as probabilidades de cada indivíduo do conjunto de teste apresentar um diagnóstico de diabetes, armazenando a matriz de probabilidades positivas como
y_pred_probs.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.
# Import LogisticRegression
____
# Instantiate the model
logreg = ____
# Fit the model
____
# Predict probabilities
y_pred_probs = logreg.____(____)[____, ____]
print(y_pred_probs[:10])