ÎncepețiÎncepe gratuit

Performanța modelului

Acum vei evalua modelul din lecția anterioară folosind datele de testare.

Evaluarea pe date noi, nevăzute anterior, este importantă, deoarece demonstrează capacitatea modelului de a estima corect date cu care nu s-a mai întâlnit.

Toate modulele necesare au fost deja importate, iar datele sunt disponibile ca X_train și y_train, respectiv X_test și y_test.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza datelor IoT în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Creează un model LogisticRegression.
  • Antrenează modelul pe X_train și y_train.
  • Evaluează modelul folosind X_train și y_train.
  • Evaluează modelul folosind X_test și y_test.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Create LogisticRegression model
logreg = ____()

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

# Score the model
print(logreg.____(____, ____))
print(____)
Editează și rulează codul