Ефективність моделі

Тепер ви оціните модель з попереднього уроку на тестових даних.

Оцінювання на нових, раніше невідомих даних є важливим, адже воно показує, чи здатна модель коректно передбачати те, чого вона раніше не „бачила".

Усі потрібні модулі вже імпортовано, а дані доступні як X_train і y_train, а також X_test і y_test відповідно.

Ця вправа є частиною курсу

Аналіз даних IoT у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Створіть модель LogisticRegression.
Навчіть модель на X_train і y_train.
Оцініть модель, використавши X_train і y_train.
Оцініть модель, використавши X_test і y_test.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Create LogisticRegression model
logreg = ____()

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

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

Редагувати та запускати код