BaşlayınÜcretsiz başlayın

Meme kanseri için lojistik regresyon

Son egzersizde verinin ilk değerlendirmesini yapmıştık. Bu egzersizde, bir meme kanseri veri kümesi üzerinde bir lojistik regresyon modeli için eğitim ve test bölmesi tanımlayacaksın. Bu, tüm Machine Learning modellerini çalıştırmanın önemli bir ilk adımıdır.

Meme kanseri veri kümesi, sklearn'den hastalara ait çeşitli özellikler ve hastada meme kanseri olup olmadığını belirten hedef değeri içeren örnek bir veri kümesidir. Veriler sözlük formatında gelir; ana veriler data adlı bir dizide, hedef değerler ise target adlı bir dizide saklanır. Dolayısıyla, cancer_data.data özellikleri, cancer_data.target ise hedefleri içerir. Örnek veri cancer_data olarak, ayrıca pandas da pd kısaltmasıyla yüklenmiştir. LogisticRegression sınıfına sklearn.linear_model üzerinden erişebilirsin.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Machine Learning kullanarak TOB tahmini

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • Sırasıyla data ve target'ı kullanarak X ve y'yi tanımla.
  • X_train ve y_train'i, X ve y'nin ilk 300 örneği olacak şekilde ayarla; X_train için X[:300] kullan.
  • X_test ve y_test'i, X ve y'nin geri kalan kısmı olacak şekilde ayarla (ilk 300 örnek hariç); X_test için X[300:] kullan.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Define X and y 
X = cancer_data.____
y = cancer_data.____

# Define training and testing data
X_train = X[____]
X_test = X[____]
y_train = y[____]
y_test = y[____]
Kodu Düzenle ve Çalıştır