Скласти два тести
Уявіть себе одним зі студентів університету. У вас попереду два тести з різних предметів, а часу на підготовку майже не лишилося. Ви хочете з'ясувати, скільки годин варто приділити кожному предмету, щоб максимізувати ймовірність скласти обидва тести. На щастя, у вас є дані, якими можна скористатися.
Для предмета A ви вже натренували логістичну модель у model_A, а для предмета B — модель у model_B. Крім попереднього імпорту LogisticRegression зі sklearn.linear_model та numpy як np, для вас також імпортовано expit(), обернену до логістичної функцію, зі scipy.special.
Ця вправа є частиною курсу
Основи теорії ймовірностей у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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)