ПочатиПочніть безкоштовно

Логістична регресія

Переходимо до логістичної регресії. Ви знову працюватимете з тим самим набором даних weather, але тепер мета — передбачити, чи буде дощ завтра. Ми вже підготували для вас тренувальну та тестову вибірки. Ваші залежні змінні — це ознаки Humidity9am і Humidity3pm.

Зверніть увагу, що набір даних уже було нормалізовано, щоб ми могли коректно інтерпретувати коефіцієнти. Про це варто згадати на співбесіді, коли говоритимете про регресію для інтерпретації.

Ця вправа є частиною курсу

Практичні співбесіди з статистики в Python

Переглянути курс

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# Create and fit your model
clf = ____
clf.fit(____, ____)
Редагувати та запускати код