เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

Logistic Regression

โดยใช้ข้อมูลจากแบบฝึกหัดก่อนหน้า ตอนนี้จะฝึกโมเดล Machine Learning กัน

ตามแนวทางที่ดี ข้อมูลพร้อมใช้งานในชื่อ X_train ส่วน label ถูกโหลดไว้เป็น y_train แล้ว นอกจากนี้ยังมีข้อมูลส่วนหนึ่งพร้อมใช้เป็น X_test และในบทนี้จะได้เรียนรู้วิธีสร้างตัวแปรเหล่านี้อย่างถูกต้องต่อไป

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การวิเคราะห์ข้อมูล IoT ด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • Import LogisticRegression จาก sklearn.linear_model
  • กำหนดค่าเริ่มต้นของโมเดลเป็น logreg
  • Fit โมเดลกับ X_train โดยใช้ label y_train
  • ทำนายคลาสโดยใช้ X_test

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Import LogisticRegression
from ____ import ____

# Initialize the model
logreg = ____

# Fit the model
____.____(____, ____)

# Predict classes
print(____.____(____))
แก้ไขและรันโค้ด