Построение модели логистической регрессии
В этом упражнении вы построите модель логистической регрессии, используя все признаки набора данных diabetes_df. Модель будет применяться для предсказания вероятности наличия диагноза «диабет» у пациентов из тестовой выборки.
Набор данных diabetes_df уже разбит на X_train, X_test, y_train и y_test и загружен для вас.
Это упражнение является частью курса
Обучение с учителем с помощью scikit-learn
Инструкции к упражнению
- Импортируйте
LogisticRegression. - Создайте экземпляр модели логистической регрессии
logreg. - Обучите модель на обучающих данных.
- Предскажите вероятности наличия диагноза «диабет» для каждого пациента из тестовой выборки и сохраните массив положительных вероятностей в переменную
y_pred_probs.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Import LogisticRegression
____
# Instantiate the model
logreg = ____
# Fit the model
____
# Predict probabilities
y_pred_probs = logreg.____(____)[____, ____]
print(y_pred_probs[:10])