BaşlayınÜcretsiz başlayın

Lojistik bir modeli uydurma

Belirli bir testte çalışma saatleri ile sonuçlar arasındaki ilişkiyi inceleyen üniversite, öğrencilerin kaç saat çalıştığını ve testi geçip geçmediğini içeren bir veri kümesini sana verdi ve gelecekteki performansı tahmin etmek için bir model kurmanı istedi.

Veriler hours_of_study ve outcomes değişkenlerinde sağlanıyor. Bu verileri kullanarak bir LogisticRegression modeli uydur. İşini kolaylaştırmak için numpy np olarak içe aktarıldı.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Olasılığın Temelleri

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • sklearn.linear_model içinden LogisticRegression'ı içe aktar.
  • LogisticRegression(C=1e9) kullanarak modeli oluştur.
  • Verileri model.fit() metoduna geçir.
  • Her bir parametre için değişkenler oluştur, değerleri modelden ata ve beta1 ile beta0 parametrelerini yazdır.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Import LogisticRegression
from sklearn.linear_model import ____

# sklearn logistic model
model = ____(C=1e9)
model.____(____, ____)

# Get parameters
beta1 = model.coef_[0][0]
beta0 = model.intercept_[0]

# Print parameters
print(____, ____)
Kodu Düzenle ve Çalıştır