Логистическая регрессия
Используя данные из предыдущего упражнения, вы теперь обучите модель машинного обучения.
В соответствии с лучшими практиками данные доступны в виде X_train, а метки загружены в y_train.
Часть данных также доступна в виде X_test. Позже в этой главе вы узнаете, как правильно создавать эти переменные.
Это упражнение является частью курса
Анализ данных Интернета вещей на Python
Инструкции к упражнению
- Импортируйте
LogisticRegressionизsklearn.linear_model. - Инициализируйте модель как
logreg. - Обучите модель на
X_train, используя меткиy_train. - Выполните предсказание классов с помощью
X_test.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Import LogisticRegression
from ____ import ____
# Initialize the model
logreg = ____
# Fit the model
____.____(____, ____)
# Predict classes
print(____.____(____))