Antrenează modelul de regresie logistică
Regresia logistică este un model de clasificare simplu, dar extrem de eficient, utilizat într-o gamă largă de aplicații. Vei antrena acum o regresie logistică pe partea de antrenament a setului de date de churn din telecom, apoi vei prezice etichetele pe setul de testare nevăzut. În final, vei calcula acuratețea predicțiilor modelului tău.
Funcția accuracy_score a fost importată, iar o instanță LogisticRegression din sklearn a fost inițializată ca logreg. Seturile de date de antrenament și de testare pe care le-ai construit anterior au fost încărcate ca train_X și test_X pentru caracteristici, și train_Y și test_Y pentru variabilele țintă.
Acest exercițiu face parte din cursul
Machine Learning pentru Marketing în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Antrenează o regresie logistică pe datele de antrenament.
- Prezice etichetele de churn pentru datele de testare.
- Calculează scorul de acuratețe pe datele de testare.
- Afișează acuratețea de testare rotunjită la 4 zecimale.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Fit logistic regression on training data
logreg.___(train_X, train_Y)
# Predict churn labels on testing data
pred_test_Y = ___.predict(test_X)
# Calculate accuracy score on testing data
test_accuracy = ___(test_Y, pred_test_Y)
# Print test accuracy score rounded to 4 decimals
print('Test accuracy:', ___(test_accuracy, 4))