Model performansı

Şimdi, önceki dersteki modeli test verisine karşı değerlendireceksin.

Modeli yeni ve görülmemiş veriye karşı değerlendirmek önemlidir; çünkü bu, modelin daha önce hiç karşılaşmadığı veriyi doğru tahmin etme becerisini kanıtlar.

Gerekli tüm modüller içe aktarıldı ve veriler sırasıyla X_train ve y_train, ayrıca X_test ve y_test olarak hazır.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile IoT Verilerini Analiz Etmek

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

Bir LogisticRegression modeli oluştur.
Modeli X_train ve y_train ile eğit (fit et).
Modeli X_train ve y_train kullanarak skorla.
Modeli X_test ve y_test kullanarak skorla.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Create LogisticRegression model
logreg = ____()

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

# Score the model
print(logreg.____(____, ____))
print(____)

Kodu Düzenle ve Çalıştır