BaşlayınÜcretsiz başlayın

Görseller için lojistik regresyon

Bu egzersizde, önceki egzersizdeki meme kanseri veri kümesi üzerinde bir lojistik regresyon modeli kuracak ve doğruluğunu değerlendireceksin.

Önceki egzersizde oluşturduğun X_train, X_test, y_train ve y_test çalışma alanında hazır; ayrıca sklearn ve pandas da pd olarak mevcut. LogisticRegression, sklearn.linear_model üzerinden kullanılabilir.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Machine Learning kullanarak TOB tahmini

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • Bir lojistik regresyon sınıflandırıcısı oluştur.
  • Sınıflandırıcıyı eğitim verisiyle eğitip test verisi için tahminler üret.
  • Eğitim ve test hedefleri arasındaki doğru ve yanlış tahminlerin toplamlarını sırasıyla num_right ve num_wrong değişkenlerine ata.
  • sum() kullanarak num_right ve num_wrong ile doğruluğu hesapla.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Create and fit a logistic regression classifier
clf = ____().____(X_train, y_train)

# Predict labels
y_pred = clf.____(X_test) 

# Get number of right and wrong predictions
num_right = (y_test == y_pred).____()
num_wrong = (y_test != y_pred).____()

# Compute and print accuracy
accuracy = 1.0 * num_right / (____ + ____)
print(accuracy)
Kodu Düzenle ve Çalıştır