Promovarea ambelor teste
Pune-te în locul unui student la universitate. Ai două teste care se apropie la materii diferite și tot mai puțin timp pentru a învăța. Vrei să știi câte ore trebuie să aloci fiecărei materii pentru a maximiza probabilitatea de a promova ambele teste. Din fericire, ai la dispoziție date pe care le poți folosi.
Pentru materia A, ai ajustat deja un model logistic în model_A, iar pentru materia B ai ajustat un model în model_B. Pe lângă LogisticRegression din sklearn.linear_model și numpy importat ca np, funcția expit() – inversa funcției logistice – a fost importată pentru tine din scipy.special.
Acest exercițiu face parte din cursul
Bazele probabilității în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Specify values to predict
hours_of_study_test_A = [[____], [____], [____], [____], [____]]
# Pass values to predict
predicted_outcomes_A = model_A.predict(____)
print(predicted_outcomes_A)
# Specify values to predict
hours_of_study_test_B = [[____], [____], [____], [____]]
# Pass values to predict
predicted_outcomes_B = model_B.____(____)
print(predicted_outcomes_B)