1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Прогнозування CTR за допомогою машинного навчання в Python
Connected

Вправа

Логістична регресія для зображень

У цій вправі ви побудуєте модель логістичної регресії на наборі даних про рак молочної залози з попередньої вправи та оціните її точність.

X_train, X_test, y_train і y_test, які ви створили в попередній вправі, доступні у вашому робочому середовищі, так само як sklearn і pandas як pd. LogisticRegression доступний через sklearn.linear_model.

Інструкції

100 XP
  • Створіть класифікатор логістичної регресії.
  • Навчіть класифікатор на тренувальних даних і виконайте передбачення для тестових даних.
  • Присвойте підсумкові значення для правильних і неправильних передбачень між тренувальними та тестовими цільовими мітками змінним num_right і num_wrong відповідно.
  • Обчисліть точність, використовуючи num_right і num_wrong за допомогою sum().