ÎncepețiÎncepe gratuit

Predicție: vor trece studenții testul?

În exercițiul anterior ai calculat parametrii modelului de regresie logistică care se potrivește datelor privind orele de studiu și rezultatele la test.

Cu acești parametri poți prezice performanța studenților în funcție de numărul de ore de studiu. Folosește model.predict() pentru a obține rezultatele bazate pe regresia logistică.

Pentru comoditatea ta, LogisticRegression a fost importat din sklearn.linear_model, iar numpy a fost importat ca np.

Acest exercițiu face parte din cursul

Bazele probabilității în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Creează un array cu valorile 10, 11, 12, 13 și 14 pentru a prezice rezultatele la test în funcție de aceste numere de ore de studiu.
  • Folosește model.predict() pentru a obține rezultatele din model și afișează-le.
  • Folosește model.predict_proba() pentru a obține probabilitatea de a trece testul cu 11 ore de studiu.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Specify values to predict
hours_of_study_test = [[____], [____], [____], [____], [____]]

# Pass values to predict
predicted_outcomes = model.____(____)
print(predicted_outcomes)

# Set value in array
value = np.asarray(11).reshape(-1,1)
# Probability of passing the test with 11 hours of study
print("Probability of passing test ", model.____(value)[:,1])
Editează și rulează codul