İki testi geçmek
Kendini üniversite öğrencilerinden birinin yerine koy. Farklı derslerden iki sınavın yaklaşıyor ve çalışmak için zamanın tükeniyor. Her iki sınavı da geçme olasılığını en üst düzeye çıkarmak için her derse ne kadar zaman ayırman gerektiğini bilmek istiyorsun. Neyse ki kullanabileceğin veriler var.
Ders A için model_A içinde bir lojistik model kurdun ve ders B için de model_B içinde bir model kurdun. sklearn.linear_model içinden LogisticRegression ve numpy'yi np olarak önceden yüklemenin yanı sıra, lojistik fonksiyonun tersi olan expit() de senin için scipy.special içinden içe aktarıldı.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Olasılığın Temelleri
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Specify values to predict
hours_of_study_test_A = [[____], [____], [____], [____], [____]]
# Pass values to predict
predicted_outcomes_A = model_A.predict(____)
print(predicted_outcomes_A)
# Specify values to predict
hours_of_study_test_B = [[____], [____], [____], [____]]
# Pass values to predict
predicted_outcomes_B = model_B.____(____)
print(predicted_outcomes_B)