เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

สร้างโมเดล Logistic Regression

ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้สร้างโมเดล Logistic Regression โดยใช้ฟีเจอร์ทั้งหมดในชุดข้อมูล diabetes_df โมเดลนี้จะใช้ทำนายความน่าจะเป็นที่บุคคลในชุดทดสอบจะได้รับการวินิจฉัยว่าเป็นโรคเบาหวาน

ชุดข้อมูล diabetes_df ถูกแบ่งเป็น X_train, X_test, y_train และ y_test และโหลดไว้ให้แล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Supervised Learning ด้วย scikit-learn

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • นำเข้า LogisticRegression
  • สร้าง instance ของโมเดล Logistic Regression ชื่อ logreg
  • ฝึกโมเดลด้วยข้อมูลชุดฝึก
  • ทำนายความน่าจะเป็นที่บุคคลแต่ละคนในชุดทดสอบจะได้รับการวินิจฉัยว่าเป็นโรคเบาหวาน แล้วเก็บอาร์เรย์ของความน่าจะเป็นคลาสบวกไว้ในตัวแปร y_pred_probs

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Import LogisticRegression
____

# Instantiate the model
logreg = ____

# Fit the model
____

# Predict probabilities
y_pred_probs = logreg.____(____)[____, ____]

print(y_pred_probs[:10])
แก้ไขและรันโค้ด